文章列表零基础入门深度学习(1)-感知器零基础入门深度学习(2)-线性单元和梯度下降零基础入门深度学习(3)-神经网络和反向传播算法零基础入门深度学习(4)-卷积神经网络零基础入门深度学习(5)-循环神经网络零基础入门深度学习(6)-长短时记忆网络(LSTM)零基础入门深度学习(7)-递归神经网络
2024/7/5 1:36:36
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适用于吴恩达的深度学习第四课-卷积神经网络第二周的残差网络的权值集，由于CSDN有文件大小限制，我这里只上传百度网盘的下载地址，文件大小是270.41MB。
这是博主自己训练的结构权值集，博主博客地址：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80250818。
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2024/7/4 20:50:36
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elm回归及分类：ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。
2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。
传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。
极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。
传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。
极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
2024/7/1 18:12:12
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kddtrain2018.txt：100predictiveattributesA1,A2,...,A100和一个类标C，每一个属性是介于0～1之间的浮点数，类标C有三个可能的{0，1，2}，给定的数据文件有101列，6270行。
kddtest2018.txt：500行
kddtest2018.txt：500行
2024/7/1 9:54:45
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Matlab基于k均值聚类学习算法的rbf神经网络实现-基于k均值聚类学习算法的rbf神经网络实现.rar基于k均值聚类学习算法的rbf神经网络实现
2024/7/1 1:24:25
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Excel格式的《国际疾病分类第十一次修订本（ICD-11）》，一共有32000多条数据。
格式如下：2A00.0 脑胶质瘤 否2A00.00 脑胶质母细胞瘤 是2A00.0Y 其他特指的脑神经胶质瘤 是2A00.0Z 脑神经胶质瘤，未特指的 是2A00.1 脑胚胎性肿瘤 否2A00.10 脑髓母细胞瘤 是2A00.11 中枢性原始神经外胚层肿瘤 是2A00.1Y 其他特指的脑胚胎性肿瘤 是2A00.1Z 脑胚胎性肿瘤，未特指的 是2A00.2 脑神经上皮组织肿瘤 否2A00.20 松果体瘤或松果体区肿瘤 是2A00.21 混合性神经元-胶质细胞肿瘤 是
格式如下：2A00.0 脑胶质瘤 否2A00.00 脑胶质母细胞瘤 是2A00.0Y 其他特指的脑神经胶质瘤 是2A00.0Z 脑神经胶质瘤，未特指的 是2A00.1 脑胚胎性肿瘤 否2A00.10 脑髓母细胞瘤 是2A00.11 中枢性原始神经外胚层肿瘤 是2A00.1Y 其他特指的脑胚胎性肿瘤 是2A00.1Z 脑胚胎性肿瘤，未特指的 是2A00.2 脑神经上皮组织肿瘤 否2A00.20 松果体瘤或松果体区肿瘤 是2A00.21 混合性神经元-胶质细胞肿瘤 是
2024/6/29 19:38:03
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使用CNN深度学习网络keras框架识别交通标志使用了dataaugmentation，preprocess图片dropout等训练技巧
2024/6/29 12:48:28
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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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