基于python lstm flask 搭建的豆瓣电影推荐系统. 完整代码+论文 +ppt 毕业设计基于python lstm flask 搭建的豆瓣电影推荐系统. 完整代码+论文 +ppt 毕业设计基于python lstm flask 搭建的豆瓣电影推荐系统. 完整代码+论文 +ppt 毕业设计

本小组研究的课题是基于深度学习的图像识别，最终实现的是对海量图片数据的学习和准确的识别，不仅如此，我们测试了几种不同的分类模型，并比较预测结果，计算预测准确率，对预测方法进行优化，希望得到一种最高效的预测方法，从而实现真正的机器智能化识别。 本小组课设主要基于python开发环境下的scikit-learn标准库以及PIL图像处理库，并采用matplotlib实现最终结果的比对，PIL库用于图像的特征值批量读取，scikit-learn标准库用于分类模型的构建，matplotlib则用于显示最终结果。

基于uniapp的组件，稍加改造vue即可通用，pda扫码组件，Honeywell

网络模型共含有19层，其中7层传统卷积层、8层深度可分离卷积层、4层最大池化层。同时，使用了 Adam优化器及对数损失函数。网络结构如图4所示，顺序从左至右、从上至下，并做以下说明： Conv为传统卷积层，其后3个参数分别代表：卷积核个数、卷积核大小、步长。 activation表示该层对应的激活函数。 SeparableConv为深度可分离卷积层，其后2个参数分别代表：卷积核个数、卷积核大小，步长均为 1。 MaxPooing为最大池化层，其后2个参数分别代表：滤波器大小、步长。 ReLU为线性整流函数，作为卷积后的激活函数，相比sigmoid函数和tanh函数有着更好的效果。 softmax用于将最后一层卷积输出的七个数值映射到（0,1）区间，并使它们和为 1。 这样能更直观地以概率的形式显示结果。 在每一层卷积过后，都加入了批量归一化（Batch Normalization，BN）层，图中未标出。批量归一化对网络训练的各个方面都有一定的提升作用。它可以加快训练并提高性能、解决梯度消失的问题、规范权重、优化网络梯度流等，所以很有必要加入。 整个网络参数数量仅为75906个，其中可训

该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG，数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。 本项目现已训练一个迷你的语音识别系统，将项目下载到本地上，下载 thchs 数据集并解压至 data，运行 test.py，不出意外能够进行识别，结果如下： the 0 th example. 文本结果： lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xian1 huo2 xiu4 mei4 shi1 yi4 ang4 ran2 原文结果： lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xi

完美支持c++生成pdf文件，可以在文件中混合写入中英文字体，整个工程经过实际验证，涵盖整套所需要的资源文件

本系统开发工具是 Eclipse 和 SqlServer 数据库，开发语言是 Java，主要使用了 J2EE 的技术，Java 是一种面向对象编程语言，简单易学而且灵活方便。大三时就学习了 Java 课程，大四期间也系统的了解了 J2EE 的知识，家庭食谱管理系统总体上开发难度不高，数据库的设计和操作是本系统设计的核心。在大学期间学习过软件工程，软件测试，UML 统一建模语言等课程，每个学期也会完成对应的课程设计，具备一定的系统分析、设计和测试能力。因此，完成系统实现在技术上完全具有可行性。 此次设计主要采用 Eclipse 加 Tomcat 后台服务器进行，设计过程中页面主要使用 JSP 技术完成，下面对 Eclipse、Tomcat 和 SqlServer 数据库进行简要介绍。 1.3.1.1Eclipse Eclipse，是一个十分优秀的用于开发 Java,J2EE 的 Eclipse 插件集合，Eclipse 的功能非常强大，支持也十分广泛，尤其是对各种开元产品的支持十分不错。Eclipse 企业级工作平台（EclipseEnterpriseWorkbench，简称 Ecli

c#实现socket通讯.zip 完整代码 可以直接运行

ID3,C4.5决策树完整代码以及结果图片

机器学习手写数字识别系统项目完整代码和参考报告+适用学生党+利用机器学习完成手写数字识别+博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/113337835 手写体数字识别是机器学习中模式识别的一个重要的研究方向，在现今这个信息化的时代中有着非常广泛的应用，例如邮件分拣、银行票据识别。，其准确率还不够理想，仍需要进一步提升。手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别，支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄两种识别的途径，同时有添加完善数据集、查看测试集的识别率的功能，形成了一个比较完整的手写数字识别系统。本文还运用python的GUI编程中的tkinter模块设计了一个简洁友好的用户界面。本文重点阐述了手写数字识别图像处理流程，运用KNN算法进行分类识别，同时运用数理统计的方法对K值的选取进行优化，最后对整个系统的实现结果进行了分析。采用了TestDigits测试集，并对其进行测试，实验的数据显示本文所设计的手写体数字识别系统取得较高的识别率，对上传和拍摄的图片也有着较高的识别率。