绘制fasterrcnnend-to-end训练方式的loss曲线，总的loss图，和4部分bboxloss/clsloss/rpnclsloss/rpnboxloss
2025/4/21 22:21:52
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OPENCVANN(类神经网路)手写数字辨识(opencv249_ann_digital_number)资料来源:https://blog.csdn.net/cherrywish/article/details/78761411https://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/51385861opencv249_ann_digital_number01-彩色转灰阶imread、改变图像解析度resize、灰阶转二值化threshold、二维数据转一维数据reshape、影像数据转ML运算数据convertTo、类神经CvANN_MLP、取出ML运算结果minMaxLoc目前训练结果-128,128*2,10opencv249_ann_digital_number02-彩色转灰阶imread、改变图像解析度resize、灰阶转二值化threshold、二维数据转一维数据reshape、影像数据转ML运算数据convertTo、类神经CvANN_MLP、取出ML运算结果minMaxLoc目前训练结果-128,128*2,10一亿次或10万分之一的误差为中止条件
2025/4/21 19:02:55
38.79MB
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pythondlib库，训练人脸的68个特征点检测器。
包含数据集，源码。
详细可以参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78511923
包含数据集，源码。
详细可以参考我的博客：http://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78511923
2025/4/20 13:22:33
12.77MB
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香港城市大学语料库（1772202字，训练集）、微软亚洲研究院语料库（1089050字，训练集）、北京大学语料库（1833177字，训练集）
2025/4/19 8:10:18
41.84MB
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汇编语言是计算机专业的重要专业基础课程，也是电子、通信及自动控制等相关专业计算机技术课程的内容。
郑晓薇编著的这本《汇编语言（第2版）》以80X86系列微型计算机为基础，以MASM5.0为汇编上机实验环境，重点介绍Intel8086指令系统。
《汇编语言（第2版）》中实验练习贯穿始终，在各章中布置了实验任务模块，并在第10章专门安排了综合性、设计性实验内容，通过多层次的实验训练来加强读者对各章内容的学习理解、融会贯通。
全书结构清晰，内容丰富，例题多样，练习和习题针对性强，可以作为计算机专业汇编语言课程的教材（含实验），或者作为其他专业相关课程的参考书和自学教材。
郑晓薇编著的这本《汇编语言（第2版）》以80X86系列微型计算机为基础，以MASM5.0为汇编上机实验环境，重点介绍Intel8086指令系统。
《汇编语言（第2版）》中实验练习贯穿始终，在各章中布置了实验任务模块，并在第10章专门安排了综合性、设计性实验内容，通过多层次的实验训练来加强读者对各章内容的学习理解、融会贯通。
全书结构清晰，内容丰富，例题多样，练习和习题针对性强，可以作为计算机专业汇编语言课程的教材（含实验），或者作为其他专业相关课程的参考书和自学教材。
2025/4/16 16:01:53
99.86MB
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BPNet算法是一种最有效的多层神经网络学习方法算法实现分类。
包括已实现的代码和训练、测试的数据集。
包括已实现的代码和训练、测试的数据集。
2025/4/16 12:45:30
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本文将基于遗传算法(GeneticAlgorithms，GA)优化的改进广义回归神经网络(ImprovedGeneralRegressionNeuralNetworkbasedonGA,GRNNGA)做为NSSF（NetworkSecuritySituationForecas）网络安全态势预测。
GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow,STW）将各离散时间监测点的网络安全态势值(NetworkSecuritySituationValue,NSSV)构造成部分线性相关的多元回归数据序列,再利用GA动态地搜索GRNN的最优训练参数,以改善基于GRNNGA的NSSF性能。
经大量实验验证,基于GRNNGA的NSSF方法具有更高的预测精度和实用性
GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow,STW）将各离散时间监测点的网络安全态势值(NetworkSecuritySituationValue,NSSV)构造成部分线性相关的多元回归数据序列,再利用GA动态地搜索GRNN的最优训练参数,以改善基于GRNNGA的NSSF性能。
经大量实验验证,基于GRNNGA的NSSF方法具有更高的预测精度和实用性
2025/4/16 5:37:11
1.64MB
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使用python3完成一些人工智能实验，包括tensorflow2的使用，卷积神经网络的使用，图形图像的分类训练等
2025/4/15 17:22:20
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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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