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flask-demo 基于flask框架的使用神经网络模型识别过滤垃圾短信的Demo 快速起步 若提示缺少lib，pip install 对应的包即可 1.环境&技术 运行环境：Anaconda 后台框架：Flask 前端框架：Bootstrap 前端插件： 2.运行 python run.py 默认项目访问路径为 3.预览 感谢 感谢《Flask Web Development: Developing Web Applications with Python》一书，感谢提供了很棒的bootstrap-fileinput插件。 不足 对结果的展示不太好，无法和具体的垃圾短信一一对应，只用了g对象存储结果。

逐步回归法matlab代码 写在前面 本文源于百度AI平台飞桨学院《》课程中我自己的心得和理解。 本文旨在介绍使用飞桨框架构建神经网络过程，并从房价预测模型的理解和代码的构建角度来整理所学内容，不求详尽但求简洁明了。 模型构建基本流程 飞桨的模型覆盖计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等主流应用场景，所有场景的代码结构完全一致，如所示。 图1. 使用飞桨框架构建神经网络过程 飞桨重写房价预测模型 数据处理之前，需要先加载飞桨框架的相关类库。 #加载飞桨、Numpy和相关类库 import paddle.fluid as fluid import paddle.fluid.dygraph as dygraph from paddle.fluid.dygraph import Linear import numpy as np 1. 数据处理 数据处理包含五个部分：数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装load data函数。数据预处理后，才能被模型调用。数据处理的代码不依赖paddle框架实现，使用numpy库即可。 对每个特征进行归一化处理，使得每个特征的取值缩放到0~

多层神经网络结构