猫VS狗分类器 需要最新版本的Matlab（R2017b）才能运行此文件夹中的代码。 为了设置“猫与狗”数据集，您必须将数据集划分为两个标记为“ cat”和“ dog”的子文件夹，并在其各自的图片中带有Kaggle Training文件夹。 您还必须检查以确保图像数据存储库是从正确的目录中提取的。 ALEXNET.m和VGG19.m是此文件夹中的主要代码文件，用于设置和训练各自的模型。 该文件夹是用于Oge Marques的CAP 4630-003：FAU的人工智能简介的存储库。 版权所有。

手机游戏A / B测试 Cookie Cats是一款移动益智游戏，它是经典的“三连体”风格的益智游戏，其中玩者必须连接相同颜色的瓷砖才能清除木板并赢得关卡。 随着玩家在游戏关卡中的前进，他们偶尔会遇到门口，迫使他们等待很短的时间或进行应用内购买。 除了推动应用内购买外，这些关口还使玩家无法玩游戏，因此增加并延长了他们的娱乐性。 大门的位置应该变得很重要。 最初，第一个登机口位于30级，在此A / B测试中，我们将登机口移至40级，并研究了对玩家保留率的影响。

这是包含1000只猫（Cat）的数据集，均为图片格式（命名以.jpg结尾）

XOSCATS是基于Windows环境下操作系统(Operating System，OS)课程学习和考试的辅助工具。①学生通过XOSCATS自主学习操作系统的主要知识点。②学生可以进行无纸考试的自动命题和自动阅卷。XOSCATS是一款计算机辅助教学系统(Computer-Aided Teaching System,，CATS)。共分基本概念专题(Subject 8, S8)、基本算法专题(Subject 9, S9)和综合知识专题(Subject 1-6, S1-S6)三大模块。 一、安装步骤: Step1 在C：盘新建目录(文件夹)：C:\XOSCATS。 Step2 解压“操作系统学习与考试系统(XOSCATS).rar”压缩包中XOSCATS.rar，将解压目录下所有文件拷贝到Step1创建的 C:\XOSCATS目录下。 二、运行 打开C:\XOSCATS目录下的CATS.exe(用户可以根据需要创建桌面快捷方式)。用户界面(User Interface，UI)单击欢迎UI可快速启动。

matlab精度检验代码Cats-vs-Dogs-一种机器学习算法 @作者： 埃弗雷姆（Efrem Yohannes-Mason） 比阿特丽斯·坎加斯·佩雷斯 该项目包含以下项目： 包含最终项目报告的PDF文件 一个MATLAB文件，其中包含名为“ finalsolution.m”的最终解决方案 一个包含名为'readAndPreprocessImage.m'的预处理功能的MATLAB文件 一个包含名为'readAndPreprocessImageVgg.m'的预处理功能的MATLAB文件 包含有关此项目的任何相关信息的自述文件（当前文档） 对于此项目，您将需要以下内容： 的MATLAB MATLAB中的“用于AlexNet网络的深度学习工具箱模型”软件包 MATLAB中的“用于VGG16网络的深度学习工具箱模型”软件包 该项目将说明以下过程： 下载MATLAB。 在MATLAB中下载“用于AlexNet网络的深度学习工具箱模型”软件包。 在MATLAB中下载“用于VGG16网络的深度学习工具箱模型”软件包。 下载此项目。 使用来自Kaggle：的数据集运行入门代码。 运行入门代码的“

cnn_cats_dogs 使用 Caffe 对牛津宠物数据集的狗/猫图像进行分类 在 config.py 中设置路径

CATS(时间序列协整分析)是一套配合RATS软件进行协整分析的程序.是由Henrik Hansen和Katarina Juselius编写的,是基于Johansen, Juselius和Hansen的研究成果.

狗猫 ## dataset 要求 Python3.5 水蟒 张量流gpu 凯拉斯 OpenCV 麻木 大熊猫 jupyter笔记本 matplotlib 赛顿 枕头 pydot Graphviz 安装 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh source .bashrc conda create -n cv python=3.5 conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow-gpu git clone https://github.com/fchollet/keras.git cd keras/ python s

猫狗分类 牛津-IIIT宠物数据集。 问题在于对数据集中显示的每种动物进行分类。 第一步是对猫和猫之间的品种进行分类，然后对猫和猫的品种分别进行分类，最后将种族混合在一起进行分类，从而增加了问题的难度。 步骤1 获取数据集： bash utils / get_dataset.sh 第2步 预处理数据集： bash rul_all_preprocessing.sh 第三步 培训模型的创建： bash run_all_models.sh 第四步 要运行TensorBoard，请打开一个新终端并运行以下命令。 然后，在您的Web浏览器中打开 。 脚本/ 选择你的型号 张量板--logdir ='。/ logs'--port = 6006

kaggle猫狗识别的数据集，自用代码已运行成功