字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练），欢迎大家获取，有什么问题，留言咨询，多多交流。 字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练），欢迎大家获取，有什么问题，留言咨询，多多交流。 字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练），欢迎大家获取，有什么问题，留言咨询，多多交流。 字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练），欢迎大家获取，有什么问题，留言咨询，多多交流。

适用于TensorRT8.0版本及以上 使用步骤 1、chmod 添加文件执行权限 2、将onnx路径修改为自己的onnx模型路径 3、运行py问价

采用深度学习进行文本预处理，整个过程代码简单，适合大多数人理解

python图像数据增强代码，深度学习用，分割，合并，数据增强，批量化修改文件名，归一化大小

利用GAN的思想，进行数字对抗样本生成，以LeNet作为图像分类模型，LeNet是一个小型的神经网络结构，仅包含两层卷积层、两个池化层以及三层全连接。该轻量级网络能快速、占内存小、高精确度的解决复杂度比较低的问题，如手写数字识别。 (步骤1)用LeNet网络完成手写数字识别任务。 (步骤2)利用对抗样本工具包生成针对该网络的对抗样本。 整体包括一下部分 步骤1：用`LeNet网络`完成手写数字识别任务。 LeNet 网络 数据集的下载和预处理 Image displaying pytorch 搭建LeNet LetNet 训练 超参数的设置 训练及测试模型 可视化误差曲线，准确率曲线 结果可视化，查看每一类的准确率 模型的保存与加载 步骤2：生成针对该网络的对抗样本。 威胁模型 快速梯度符号攻击 定义扰动上限 epsilons 被攻击的模型 FGSM 攻击方式 测试函数 启动攻击 对抗结果 准确性 vs Epsilon 样本对抗性示例

基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别大模型（melspectrogram），这个模型使用的梅尔谱图（melspectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

TensorFlow Lite:针对边缘端模型优化

基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别大模型（spectrogram），这个模型使用的声谱图（spectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法（python代码） 轴承故障诊断时机械状态监测的热门研究方向，其算法的核心在于信号特征提取与模式分类两个部分。在轴承故障诊断领域，常见的特征提取算法有快速傅里叶变化，小波变换，经验模式分解以及信号的统计学特征等，常见的模式分类算法有支持向量机，BP 神经网络（也称为多层感知器），贝叶斯分类器以及最近邻分类器等。当下轴承故障诊断的研究热点是可以归结为 3 类：寻找更好的特征表达；寻找最适合的特征表达以及分类器的组合；以及发明新的传感器。

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