使用2D卷积神经网络+LSTM实现视频动作分类，包括两类视频训练样本，每一类共100多个。
使用pycharm即可导入运行，精确率并不高，可以自行修改优化
使用pycharm即可导入运行，精确率并不高，可以自行修改优化
2015/8/22 19:46:52
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LSTM数据集+python源码,实测在Theano环境平台下可用！概况见我的博客：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/52090352
2018/1/11 17:07:29
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深度神经网络LSTM处理序列分类问题的使用，LSTM——LongShortTermMemoryNetworks长短期记忆神经网络。
2017/1/16 1:58:31
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工夫序列预测讲义（ARIMA&LSTM;）及python代码，首先讲述了基本概念及公式，然后提供了python代码
2022/10/7 9:56:16
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首先对时间序列数据进行EMD分解，然后对每个分量进行lstm建模，最初把各分量结果相加作为最终结果
2022/10/6 17:02:22
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递归神经收集RNN与LSTM简介与算法推导。
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2019/3/20 2:33:04
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针对电力用户的异常用电行为,提出一种基于深度学习的用户异常用电模式检测模型。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
利用TensorFlow框架,构建了特征提取网络和多层特征匹配网络。
基于长短期记忆(LSTM)的特征提取网络,从大量时间序列中提取出不同的序列特征。
基于全连接网络(FCN)的多层特征匹配网络,利用提取出的特征数据,完成对异常用电数据的检测。
实例分析表明,与非深度学习检测模型相比,所提模型可愈加有效地完成异常用电模式检测。
此外,与多层LSTM分类模型相比,所提模型具有更好的准确性和鲁棒性。
2016/8/6 7:32:44
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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