原来的代码是在jupyternotebook上运行,改为直接python运行,并且加入图片和视频中的目标检测
2025/7/21 14:56:02 97.77MB target detec
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tensorflow版本的resnet代码,以最简化的方式构建。
可以适用于各种网络的结构的变形,另外提供预训练tensorflow版本的预训练权重,由于上传文件限制,下载好代码之后:https://pan.baidu.com/s/1Kuvad3P9gn39vyONL2glZg这里下载各个层数的预训练模型
2025/7/21 5:45:46 619KB tensorflow resnet pre-train
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使用卷积神经网络实现验证码识别,识别的验证码为四位,其中每位为大小写字母和数字中的任意一个。
准确率达到97+%
2025/7/20 16:15:26 227.34MB 卷积神经网络 验证码识别
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深度学习所用protobuf。
tensorflow依赖与该资源,需要通过其中的protoc对指定目录进行编译。
2025/7/17 17:19:01 12.43MB 深度学习所用
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深度学习在图像识别上的应用掌握深度学习算法掌握TensorFlow框架以及图像识别应用案例
2025/7/17 12:21:24 34.8MB 人工智能 深度学习 tensorflow
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编译好的tensorflow1.3版本python库,适用于android平台,arm架构。
可用于在android上采用python开发基于tensorflow的应用。
2025/7/16 0:17:27 56.31MB tensorflow 1.3 android python arm
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opencv4.0现在支持调用TensorFlow,这是opencv4.0实现maskrcnn的训练数据集.
2025/6/28 18:29:27 169.59MB C++ TensorFlow opencv4.0 mask
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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。
2025/6/19 19:17:59 5.42MB
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基于tensorflow的卷积神经网络数字手写体识别,包括手写体数据集、模型训练和测试代码、训练好的模型,可以直接识别自己制作预处理后的手写体数字。
2025/6/13 11:46:18 51.9MB cnn mnist tensorflow
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡