本程序经过测试，可以在安装有微信的机器上运行，可以微信控制训练的开始，停止，及微信修改参数再训练，可以将自己想要的结果，实时的发送到自己(或指定)的微信上，使用过程有什么问题可以私信交流wfc117@163.com
2024/6/23 17:27:51
22.16MB
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tensorflowpythoncpuwindow自己输入样本训练神经网络，测试，实现猫和狗两类动物的分类！！可用于学习！！样本资源少以及网络简单存在过拟合问题.
2024/6/22 15:23:11
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对Iris数据进行两个特征选取，共6种组合，计算类别可分性准则函数J值，得出最好的分类组合，画出各种组合的分布图；
2、使用前期作业里面的程序、对6种组合分别使用不同方法进行基于120个训练样本30个测试样本的学习误差和测试计算，方法包括：最小距离法（均值为代表点）、最近邻法、k近邻法（k取3、5...）等；
2、使用前期作业里面的程序、对6种组合分别使用不同方法进行基于120个训练样本30个测试样本的学习误差和测试计算，方法包括：最小距离法（均值为代表点）、最近邻法、k近邻法（k取3、5...）等；
2024/6/20 13:07:29
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相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。
本文将从整体架构和底层实现的视角，对Caffe源码进行解析。
Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其结构图如下图1所示。
Solver负责深度网络的训练，每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测试网络对象。
每个网络则由若干个Layer构成。
每个Layer的输入和输出Featuremap表示为InputBlob和OutputBlob。
Blob是Caffe实际存储数据的结构，是一个不定维的矩阵，在Caffe中一般用来表
本文将从整体架构和底层实现的视角，对Caffe源码进行解析。
Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其结构图如下图1所示。
Solver负责深度网络的训练，每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测试网络对象。
每个网络则由若干个Layer构成。
每个Layer的输入和输出Featuremap表示为InputBlob和OutputBlob。
Blob是Caffe实际存储数据的结构，是一个不定维的矩阵，在Caffe中一般用来表
2024/6/20 7:41:40
658KB
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BP算法的改进在Matlab的实现。
.利用/01203中的神经网络工具箱提供的丰富网络学习和训练函数4对56网络和56算法的优化方案进行仿真4得到较优的56算法7
.利用/01203中的神经网络工具箱提供的丰富网络学习和训练函数4对56网络和56算法的优化方案进行仿真4得到较优的56算法7
2024/6/17 20:03:26
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这是微软coco数据集中的2014训练数据：train2014.zip，大约包括83K张图片，但不包括这些数据的标签文件。
若需要后者，请下载我的“annotations_trainval2014.zip百度云分享”资源。
若需要后者，请下载我的“annotations_trainval2014.zip百度云分享”资源。
2024/6/17 11:44:38
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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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