中科院自动化所的卷积神经网络PPT，包括卷积神经网络发展历程、基本原理，以及近年来的应用，强烈推荐。

机器学习导论课程PPT。
Chap01_绪论Chap02_模型评估与选择Chap03_线性模型Chap04_决策树Chap05_神经网络

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN在处理长期依赖问题上的不足而设计。
在序列数据的建模和预测任务中，如自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域，LSTM表现出色。
本项目“LSTM-master.zip”提供的代码是基于TensorFlow实现的LSTM模型，涵盖了多种应用场景，包括多步预测和单变量或多变量预测。
我们来深入理解LSTM的基本结构。
LSTM单元由输入门、遗忘门和输出门组成，以及一个称为细胞状态的特殊单元，用于存储长期信息。
通过这些门控机制，LSTM能够有效地选择性地记住或忘记信息，从而在处理长序列时避免梯度消失或梯度爆炸问题。
在多步预测中，LSTM通常用于对未来多个时间步的值进行连续预测。
例如，在天气预报或者股票价格预测中，模型不仅需要根据当前信息预测下一个时间点的结果，还需要进一步预测接下来的多个时间点。
这个项目中的“多步的迭代按照步长预测的LSTM”可能涉及使用递归或堆叠的LSTM层来逐步生成未来多个时间点的预测值。
另一方面，单变量预测是指仅基于单一特征进行预测，而多变量预测则涉及到多个特征。
在“多变量和单变量预测的LSTM”中，可能包含了对不同输入维度的处理方式，例如如何将多维输入数据编码到LSTM的输入向量中，以及如何利用这些信息进行联合预测。
在多变量预测中，LSTM可以捕获不同特征之间的复杂交互关系，提高预测的准确性。
TensorFlow是一个强大的开源库，广泛应用于深度学习模型的构建和训练。
在这个项目中，使用TensorFlow可以方便地定义LSTM模型的计算图，执行反向传播优化，以及实现模型的保存和加载等功能。
此外，TensorFlow还提供了丰富的工具和API，如数据预处理、模型评估等，有助于整个预测系统的开发和调试。
在探索此项目时，你可以学习到以下关键点：1. LSTM单元的工作原理和实现细节。
2. 如何使用TensorFlow构建和训练LSTM模型。
3. 处理序列数据的技巧，如时间序列切片、数据标准化等。
4. 多步预测的策略，如滑动窗口方法。
5. 单变量与多变量预测模型的差异及其应用。
6. 模型评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过深入研究这个项目，你不仅可以掌握LSTM模型的使用，还能提升在实际问题中应用深度学习解决序列预测问题的能力。
同时，对于希望进一步提升技能的开发者，还可以尝试改进模型，比如引入注意力机制、优化超参数、或者结合其他序列模型（如GRU）进行比较研究。

利用caffe实现声音识别

#$K+千里马酒店前台管理系统 Pegasus HMS 7.0昨夜西风凋碧树，欲上高楼，望尽天涯路；
衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴；
众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处 宝剑锋从磨砺出、梅花香自苦寒来，三年磨一剑，全新设计的新一代千里马酒店管理系统Pegasus HMS 7.0横空出世。
千里马V7的设计以当前最先进的酒店管理理论为基础，继承了千里马的优秀品质，融合了国内外先进软件的功能特性，吸取了几百家酒店客户的使用意见。
在传统的“以财务为核心、前后台一体化”的基础上，吸收了收益管理、客户关系管理、营销分析、决策支持等先进管理思想，百炼成钢。
V7前台系统之先进的理念、严谨的设计、全面的功能、优异的性能、非常的稳定、友好的界面、快捷的操作等等，必将令你眼前一亮、怦然心动，为你带来无尽的乐趣和动力!V7前台系统包括客房预订、客人接待、收银管理、夜间稽核、客房管家、问讯留言、礼宾服务、公关销售、报表系统、基本设置、系统管理、外围接口、常用工具等功能模块。
酒店前台管理是一个流程复杂、实时性强的系统，是酒店的标志性的关键核心业务。
前台管理的水平，决定了整个酒店管理系统的水平。
因此，前台管理系统是千里马酒店管理系统的核心系统。
通常房务管理（Room Division）分为前厅部（Front Office）和客房部（House Keeping）。
前厅部又名客务部、前台部、总服务台、大堂部，是酒店组织客源、销售客房、沟通和协调各部门的对客服务、并为宾客提供前厅服务的综合性部门。
前厅部被喻为酒店的“神经中枢”、联系宾客的“桥梁和纽带”、酒店经营管理的“橱窗和门面”。
前厅部是酒店的营业中心、协调中心、信息中心，在酒店经营中起着销售、沟通、控制、协调服务和辅助决策的作用。
V7前台系统是采用先进的技术开发而成。
系统架构是面向对象的逻辑三层结构，保证了软件具有良好的体系结构和易扩充性；
用户界面采用视图-对象-状态-操作-权限绑定的智能动态工作图表技术，保证了操作的简明直观、流畅易用、各司其职；
所有录入界面、报表格式、工作视图、功能菜单、部分操作流程均支持用户自定义，保证了系统有最大限度的自适应性，满足不同酒店的具体需求。
数据处理充分利用SQL DBMS的索引技术，保证了在业务繁忙时段和数据量较大时仍然具有快速的响应和良好的性能。
客、房、帐、表的穿透查询技术更是独一无二的创新。
系统经过公司内部的严格测试和实际用户的实战检验，具有很好的稳定性。

误差反向传播（Backpropagation，简称BP）是深度学习领域中最常见的训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的算法。
它主要用于调整网络中权重和偏置，以最小化预测结果与实际值之间的误差。
在本项目中，我们看到的是如何利用BP算法构建一个两层神经网络来识别MNIST手写数字数据集。
MNIST数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，代表0到9的手写数字。
BP算法通过迭代过程，对每个样本进行前向传播计算预测结果，并使用梯度下降优化方法更新权重，以提高模型在训练集上的表现。
文件"bp_two_layer_net.py"可能包含了实现BP算法的主体代码，它定义了网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
"net_layer.py"可能是定义神经网络层的模块，包括前向传播和反向传播的函数。
"train_bp_two_neuralnet.py"很可能是训练脚本，调用前面的网络和训练数据，执行多次迭代以优化权重。
"buy_orange_apple.py"、"layer_naive.py"、"gradient_check.py"和"buy_apple.py"这四个文件的名称看起来与主题不太直接相关，但它们可能是辅助代码或者示例程序。
"buy_orange_apple.py"可能是一个简单的决策问题，用于帮助理解基本的逻辑操作；
"layer_naive.py"可能包含了一个基础的神经网络层实现，没有使用高级库；
"gradient_check.py"可能是用来验证反向传播计算梯度正确性的工具，这对于调试深度学习模型至关重要；
而"buy_apple.py"可能是另一个类似的小示例，用于教学或练习目的。
在BP算法中，计算图的概念很重要。
计算图将计算过程表示为一系列节点和边，节点代表操作，边代表数据。
在反向传播过程中，通过计算图的反向遍历，可以高效地计算出每个参数对损失函数的影响，从而更新参数。
在深度学习中，神经网络的优化通常依赖于梯度下降算法，它根据梯度的方向和大小来更新权重。
对于大型网络，通常采用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）或其变种，如动量SGD、Adam等，以提高训练速度和避免局部最优。
总结来说，这个项目涉及了误差反向传播算法在神经网络中的应用，特别是在解决MNIST手写数字识别问题上的实践。
通过理解和实现这些文件，我们可以深入理解BP算法的工作原理，以及如何在实际问题中构建和训练神经网络。
同时，它也展示了计算图和梯度检查在深度学习模型开发中的关键作用。

简介：
Tailwind Ink是使用Tailwindcss颜色进行训练的AI调色板生成器。
Tailwind墨水Tailwind墨水是使用Tailwindcss颜色进行训练的AI调色板生成器。
警报：此工具是作为辅助项目而制作的，代码仍然杂乱无章。
它是如何工作的？它使用两个神经网络来预测整个调色板。
首先，models / shadesModel.js在给定某种颜色作为输入的情况下，从50-900垂直预测所有阴影。
第二个模型/model/nextModel.js在给定一定阴影作为输入的情况下水平预测所有颜色。
型号使用usi导入模型时

简介：
1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。
3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。
4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
5.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab算法仿真工作10年；
擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。
替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手

简介：
机器学习 深度学习 pytorch tensorflow

cnn神经网络matlab'代码可运行

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。