卷积神经网络经典--VGG网络，基于pytorch实现包括构建网络模型、训练模型、测试精确率，采用cifa-10数据集
2023/2/5 21:27:48
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声明：交通标志1000+高清原图（4160*3120）样张（已经对50+类交通标志进行标注），均为本人原生数据，耗时4天整才完成图片采集和标注工作用于神经网络图像处理的，交通标志检测实现，深度学习实现，fastercnn实现，GUI窗口设计，matlab图像识别代码，深度学习样例。
去年6月份上传，由于大小限制一共分了12块，必须12块都下载完毕后，用7z进行解压才行，缺少任何一块都会导致解压失败；
最近发现资源由于解压失败被举报，现在有将资料重新整理，进行上传，希望为图像处理相关的朋友们提供些协助。
由于上传文件大小限制，该解压包只有部分数据（整个包为2.2G），请查看包内说明获取全部数据。
去年6月份上传，由于大小限制一共分了12块，必须12块都下载完毕后，用7z进行解压才行，缺少任何一块都会导致解压失败；
最近发现资源由于解压失败被举报，现在有将资料重新整理，进行上传，希望为图像处理相关的朋友们提供些协助。
由于上传文件大小限制，该解压包只有部分数据（整个包为2.2G），请查看包内说明获取全部数据。
2023/2/5 7:23:44
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由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。
贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要使用于其它情况，只需改动编解码函数即可。
贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要使用于其它情况，只需改动编解码函数即可。
2023/2/4 21:16:34
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随机森林randomforest模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型随机森林的运算速度很快在处理大数据时表现优良随机森林不需要顾虑一般回归分析面临的多元共线性的问题不用做变量选择现有的随机森林软件包给出了所有变量的重要性另外随机森林便于计算变量的非线性作用而且可以体现变量间的交互作用interaction它对离群值也不敏感本文通过3个案例分别介绍了随机森林在昆虫种类的判别分析有无数据的分析取代逻辑斯蒂回归和回归分析上的应用案例的数据格式和Ｒ语言代码可为研究随机森林在分类与回归分析中的应用提供参考"＞随机森林randomforest模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型随机森林的运算速度很快在处理大数[更多]
2023/2/3 14:01:57
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Road_extraction使用多GPU模型张量流的AttentionUnet和DeepUnet实现道路提取DeepU-Net的多种变体已经过额外的层和额外的卷积测试。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。
2023/1/22 22:31:45
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基于android的果蝇辨认app(采用随机森林，神经网络等多种算法)
2023/1/17 15:38:20
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为了提高犯罪预测的精确性,从而提高犯罪预防技术、以便更好地保护社会治安.采用模糊BP神经网络的一种新算法,通过对已有年份的犯罪数量进行分析,建立知识库,预测犯罪数量.试验数据结果显示:预测具有一定的精确性;同时采用聚类算法得到的隐层数和节点数也是十分精确的,增加了知识库运用的广泛性.该方法为犯罪的预测分析提供了一种新思路.
2023/1/16 2:12:29
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经改过的vc++神经网络算法基本bp神经网络算法和改进型bp神经网络算法都是我改写完成的算法，是网上四处传播的一个c++bp神经网络算法改写的，由于网上的那个算法编译会出现若干百个错误，所以我在其基础上重新编写和改进，写出了这两个算法！输入样本是通过“样本.txt”读入程序中的，文本中样本注解：1-1111//前3个数字是第一个样本输入数据，后两个是输出数据01110//这行是第二个样本的输入输出数据数据更改后，要重新设置程序中的样本数和输入层还有隐层“权值.txt”里面A是指隐层到输入之间的权值，B是输出层到隐层之间的权值，因为程序中要读入数据流的缘故，所以没有写入中文，写了不好控制！
2023/1/13 6:22:15
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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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