本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层没有调用tensorflow,pytorch等深度学习框架，手动实现了各层的反向传播BP算法
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大数据时代的来临让我们体会到了信息高速带给我们的便捷，从大数据中提取我们需要的信息变成我们现在的迫切需求。
而神经网络作为大数据中经典算法之一，是我们有必要掌握的，而BP算法作为神经网络的初级算法，是我们学好其它神经网络算法的基础。
本代码经过测试，可以直接运行
而神经网络作为大数据中经典算法之一，是我们有必要掌握的，而BP算法作为神经网络的初级算法，是我们学好其它神经网络算法的基础。
本代码经过测试，可以直接运行
2025/3/2 13:31:49
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摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式.本文在此基础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法的盲目性.实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网络性能更优异,方法更合理.关键词:遗传算法:神经网络;拓扑结构;权值
2025/2/18 10:16:08
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在圆迹SAR成像模型中，一般采用后向投影算法（BackProjectionAlgorithm，BPA）实现。
本文采用C++语言建立了圆迹SAR的回波模型，然后采用BP算法仿真出了点目标。
（运行该程序需要配置opencv，对opencv的配置可参考http://blog.csdn.net/destiny0321/article/details/54138434中的部分内容）
本文采用C++语言建立了圆迹SAR的回波模型，然后采用BP算法仿真出了点目标。
（运行该程序需要配置opencv，对opencv的配置可参考http://blog.csdn.net/destiny0321/article/details/54138434中的部分内容）
2024/11/17 2:16:10
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使用BP算法的神经网络手写体数字识别，使用Python语言编写，包含四个文件：训练模块，测试模块，图像显示模块还有一个最简单的神经网络模型。
希望对大家有帮助。
（更改了上一版的一点注释错误）
希望对大家有帮助。
（更改了上一版的一点注释错误）
2024/9/24 22:07:17
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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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