机器学习与深度学习文档，作为人工智能领域(数据挖掘/机器学习方向)的基础课程，为长期从事人工智能方向打下坚实的基础。

1、基于深度学习opencv实现电单车识别检测源码+模型(6800多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明 2、模型文件使用含有6800+个目标数据集训练，训练集大且多样性充足 3、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 4、迭代200次，模型拟合较好。 5、识别一个类别：“电单车” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

深度学习基于LSTMs+Wavelet实现对锚索无损检测数据的智能化检测分析.zip本项目将深度学习与数字信号处理算法相结合，通过LSTMs（RNN）与连续小波变换CWT的松耦合提出CwtNet(连续小波长度时记忆网络)，实现了对结构健康体系的无损检测分析。基于深度学习与信号处理理论，对小波分析Wavelet与长短期记忆网络LSTMs进行松散型结合，并提出“连续小波变换长短期记忆网络CwtNet”：①实现对复杂非平稳信号(锚索无损检测数据)有效的处理与识别分析，为该类信号的处理分析提供了一种新的解决方案；②实现了对信号的智能检测分析，避免了人为经验的结果分析识别，简化了传统的处理 系统通过CwtNet算法实现对锚索无损检测数据的智能化检测分析，避免了人为经验的特征结果识别，简化了分析流程和参数调整过程。②系统通过Python编程实现，基于Google的TensorFlow人工智能及深度学习开源软件库实现LSTMs的定义与开发；基于Qt(PyQt)图形用户界面GUI框架实现图形界面程序；对于多种图形绘制任务，系统基于Matplotlib、PyQt设计实现2D、3D绘图控件并完成图形绘制。

基于深度学习的图像中物体分类研究源码+数据集（毕业设计）.zip数据集放在文档链接里，需要的点击提取即可。本题目研究如何确定图像中的物体，并根据识别出来的物体进行图像分类。使用像素值作为神经网络的输入值，自动找到有用的像素组合，形成更高层级的特征，然后将其用于实际的分类。 需要熟悉Python或Java，熟悉深度神经网络，具备数据挖掘和机器学习知识。 基于深度学习的图像中物体分类研究源码+数据集（毕业设计）.zip数据集放在文档链接里，需要的点击提取即可。本题目研究如何确定图像中的物体，并根据识别出来的物体进行图像分类。使用像素值作为神经网络的输入值，自动找到有用的像素组合，形成更高层级的特征，然后将其用于实际的分类。 需要熟悉Python或Java，熟悉深度神经网络，具备数据挖掘和机器学习知识。 基于深度学习的图像中物体分类研究源码+数据集（毕业设计）.zip数据集放在文档链接里，需要的点击提取即可。本题目研究如何确定图像中的物体，并根据识别出来的物体进行图像分类。使用像素值作为神经网络的输入值，自动找到有用的像素组合，形成更高层级的特征，然后将其用于实际的分类。 需要熟悉Pytho

python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习的网站验证码识别研究与实现”。主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三层卷积两层全联接模型，训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统，使用selenium实现自动测试，完成验证码从识别到自动登录的全过程。 python毕业设计基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目源码+全部数据.zip这是本科毕业设计的课题，“基于深度学习的网站验证码识别研究与实现”。主要是利用卷积神经网络，基于TensorFlow平台，构建了三层卷积两层全联接模型，训练出的一个准确率为91.3%的识别模型。再基于Django构建登陆系统，使用selenium实现自动测试，完成验证码从识别到自动登录的全过程。 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zip 基于深度学习卷积神经网络的网站验证码识别研究与实现项目全部数据.zi

基于HLS的高效深度学习卷积神经网络FPGA实现方法项目全部数据.zip本文通过对现有相关研究的分析、总结和改进，给出了一系列在软件层面上如何构建和训练小巧高效且利于硬件加速的网络方法，在FPGA实现时如何减少资源、降低功耗及提高速度的方法，以及在HLS中如何增加设计灵活性、可移植性和可扩展性的方法，具有很好的实用价值。并结合这些方法构建和训练了一个网络，命名为EfficientNet，使用HLS在FPGA上对其进行了推断加速。通过与其他网络和平台的对比，验证了这些方法的有效性。本文的主要工作和贡献如下： 设计实现了一种轻量化的深度学习网络EfficientNet。针对传统网络参数量及计算量大且不利于硬件加速的问题，本文在保证精度的前提下，分析了以深度可分离卷积代替标准卷积、以步进代替池化、以平均池化代替全连接的方法，提出了尺寸不变通道增减交替的方法，并对这些方法进行了集成，从而构建了一个低复杂度的DCNN网络，并命名为EfficientNet。实验结果表明EfficientNet在公开的Flower_photos数据集上的分类精度为89.3%，相比Inception-v3，在参数量

mmdet商汤深度学习框架

基于深度学习的粮食作物病虫害识别系统源码+教程（毕业设计）.zip已获导师指导并通过的高分项目。本项目是一个非常完整的深度学习实践项目，内附教程+论文。 目前，人工智能技术在农业领域的普及应用，还存在着数据共享不足、 算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以，本文基于 云计算技术与人工智能深度学习的计算机视觉技术，开发了一套跨平 台、易使用的农作物病虫害自动识别系统，大幅降低了人工智能技术的使用门槛，使农业 从业人员也可享受智能技术红利，促进智慧农业发展。 基于深度学习的粮食作物病虫害识别系统源码+教程（毕业设计）.zip已获导师指导并通过的高分项目。本项目是一个非常完整的深度学习实践项目，内附教程+论文。 目前，人工智能技术在农业领域的普及应用，还存在着数据共享不足、 算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以，本文基于 云计算技术与人工智能深度学习的计算机视觉技术，开发了一套跨平 台、易使用的农作物病虫害自动识别系统，大幅降低了人工智能技术的使用门槛，使农业 从业人员也可享受智能技术红利，促进智慧农业发展。

基于深度学习LSTM算法的电商评论的情感分析（JD商城数据）全部资料.zip实验流程 对京东网站进行分析，并且通过分布式爬虫进行数据采集 对采集到的数据进行清洗，包括删掉重复数据，删掉垃圾数据等 对清理好的数据进行分词，停词等操作，并对结果保存到新的文档 将分词之后的数据，通过word2vec，建立词向量和索引表 对清洗后的数据，进行数据处理，将分数为1、2的定为不满意，将分数为3，4，5的定为满意 平衡正负样本数据，并且通过样本数据选出合适的文本长度值 词响亮与标签结合，生成可供训练的样本数据 建立分批（batch）函数 通过Tensorflow中的rnn模块进行lstm建模 开始训练，每1000次输出一次结果，每10000次，保存一下模型 绘制loss和accurate图像 实验总结 情感分析是一项非常重要的工作，无论是对商品满意度，电影满意度，政府满意度或者是群众情绪导向等多个领域，情感分析都是饰演着重要的角色，本实验通过大规模分布式爬虫对数据进行采集，获得到了目标数据，然后进行了数据处理，通过word2vec模型建立出了词向量和索引，在通过LSTM算法，进行了模型训练，根据最终

0积分下载，是为了辅助我的博文，请不要随意给我涨积分！！！对应博文【深度学习】ECANet注意力机制