[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总1、项目介绍基于YOLOv5的疲劳驾驶检测系统使用深度学习技术检测常见驾驶图片、视频和实时视频中的疲劳行为，识别其闭眼、打哈欠等结果并记录和保存，以防止交通事故发生。本文详细介绍疲劳驾驶检测系统实现原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，可对图像中存在的多

Python深度学习实用代码合集Colab代码集合怎么在colab打开ipynb文件保存文件夹内的所有文件从github拉代码Python代码集合可交互选取文件路径文件目录遍历文件夹批量修改文件名和后缀复制文件删除文件读取图片

一.TensorboardX介绍书上这一节主要是介绍Pytorch可视化工具——tensorboardX。首先简单介绍下该工具，tensorboardX可以记录训练数据、评估数据、网络结构、图像等。模块安装先安装tensorflow，然后再安装tensorboardX，目前tensorboardX版本仅支持到了2.0这是我模块版本，可以参考，运行没问题使用方法fromtensorboardXimp

文章目录前言CaffeTheanoTensorFlowLasagneKerasmxnetsklearn-theanonolearnDIGITSBlocksdeepypylearn2Deeplearning4j关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例

作者|周伟能来源|小叮当讲SAS和PythonPython在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。导入python模块导入图像数据合并列表数据将图片数据转化为数组显示一张

Python深度学习导入的一些包的说明这段代码导入了一些Python库和模块，并定义了一些数据转换操作。

本篇继python深度学习解决遇到的报错问题7-CSDN博客目录一、OSError:[WinError127]找不到指定的程序。

本篇继python深度学习解决遇到的报错问题8-CSDN博客目录一、canonlyconcatenatestr(not"int")tostr二、can'tconvertnp.ndarrayoftypenumpy.object

最新Python深度学习技术进阶与应用（图神经网络）近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。

为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，Ai尚研修推出全新的“Python深度学习进阶与应用”培训课程，让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。

实现功能前面两篇文章分别介绍了两种搭建神经网络模型的方法，一种是基于tensorflow的keras框架，另一种是继承父类自定义class类，本篇文章将编写原生代码搭建BP神经网络。实现代码importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf

实现功能上篇文章介绍了用Squential搭建BP神经网络，Squential可以搭建出上层输出就是下层输入的顺序神经网络结构，无法搭出一些带有跳连的非顺序网络结构，这个时候我们可以选择类class搭建封装神经网络结构。第一步：importtensorflowastf：导入模块第二步：制定输入网络的训练集和测试集第三步：搭建网络结构第四步：model.compile()：配置训练方法第五步：mod

大概是一个风高气爽的一天，我在实习公司莫得事干偷了本Python深度学习看的时候，旁边的程序猿小哥哥大概是看我太无聊？反正在微信里丢给我一个网站——Lintcode。

卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork,CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。卷积神经网络主要应用是对图像进行特征提取实现图像的分类与识别。1.代码实现2.代码原理3.卷积层使用卷积层的原因是卷积运算的一个重要特点是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音

实现功能第一步：导入模块：importtensorflowastf第二步：制定输入网络的训练集和测试集第三步：搭建网络结构：tf.keras.models.Sequential()第四步：配置训练方法：model.compile()：第五步：执行训练过程：model.fit()：第六步：打印网络结构：model.summary()第七步：执行验证过程：model.evaluate()实现代码imp

实现功能第一步：importtensorflowastf：导入模块第二步：制定输入网络的训练集和测试集第三步：tf.keras.models.Sequential()：搭建网络结构第四步：model.compile()：配置训练方法第五步：model.fit()：执行训练过程第六步：model.summary()：打印网络结构实现代码importtensorflowastffromsklearni

首先导入相关库importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp（一）简单的作图plt.plot([1,2,3,4])plt.show()当参数只有一个行列式的时候，plot(x,y)默认为y，x轴则从0开始也可以分别定义x与yx=np.linspace(0,10,100)#linspace()从0开始到10,进行100等分y=np.sin(x)plt.plot

一、安装Python深度学习框架Python是深度学习中最流行的编程语言之一。Python提供了许多优秀的深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等。本文中

1前言学长分享优质竞赛项目，今天要分享的是GRU的电影评论情感分析-python深度学习情感分类学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分这是一个较为新颖的竞赛课题方向

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是opencvpython深度学习垃圾分类系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分这是一个较为新颖的竞赛课题方向，学长非常推荐

在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。一、基本概念1.1语义分割（SemanticSegmentation）语义分割是计算机视觉中的一项重要任务，它是对图像中的每个像素进行分类，以确定其所属的物体或区域。换言之，语义分割将图像中的每个像素分配给特定的类别，从而实现对图

书籍包括《Python编程：从入门到实践》、《Python编程快速上手》、《流畅的Python》、《像计算机科学家一样思考Python》、《利用Python进行数据分析》、《Python深度学习》、《Python

文章目录一、卷积神经网络简介二、卷积神经网络的数学原理1、卷积层2、池化层3、感受野三、Python实战卷积神经网络1、LetNet-5网络2、Resnet残差网络3、VGGNet迁移学习总结一、卷积神经网络简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）是一种具有局部连接、权值共享等特点的深层前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks）

文章目录前言一、神经网络原理1、输入层2、全连接层3、激活函数4、损失函数5、前向传播6、反向传播二、Python实战神经网络1.权重初始化技巧2.梯度问题技巧3.模型泛化技巧总结前言如果说机器学习是人工智能的皇冠，深度学习就是这顶皇冠上的明珠，深度学习的出现为人工智能领域的发展拉开了新的序幕。与常见的机器学习模型不同的是，深度学习的数据量更大，特征参数更多，但更重要的是深度学习不需要人为准备特征

前言一、Transformers架构原理Transformer架构与传统循环神经网络RNN、LSTM相比具有并行计算、自注意力机制、位置编码和多头注意力等方面的差异。这些差异使得Transformer在处理长序列、建模上下文关系和并行计算方面表现出更强的能力，成为自然语言处理和其他序列任务中的重要架构。编码器由6个相同的层堆叠组成。每一层都有两个子层。第一个是多头自注意机制，第二个是简单的位置全连

深度学习是人工智能领域的一股强大力量，它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别，以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。一、深度学习框架深度学习框架是进行深度学习研究和开发的必备工具，它提供了一组完整的工具和接口，帮助用户轻松构建和训练复杂的深度学习模型。以下是一些主流的深度学习框架：TensorFlow：由Google开发的Ten

深度学习已经成为了人工智能领域的一股重要力量，而深度学习框架则是在这个领域中进行研究和应用的必备工具。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano和Caffe等，其中TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个框架。本文将着重介绍这两个框架的优缺点以及应用领域。1.TensorFlowTensorFlow是一款由Google开发的开源深度学习框架，它

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是opencvpython深度学习垃圾分类系统学长这里给一个题

引言深度学习是人工智能领域中最受关注和研究的子领域之一，它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等各个领域都有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习的发展历史、不同类型、应用领域以及未来发展前景。1、深度学习的发展历史深度学习的起源可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始研究神经网络模型。然而，由于当时的计算机能力有限，这些模型的效果并不理想。直到20世纪90年代，随着计算机技术的进步，神

本文为转载的黄海广老师的相关工作，可以关注黄老师的公众号：机器学习初学者Python深度学习《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（FrançoisChollet

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面利用tensorflow平台进行人脸识别实战，使用的是OlivettiFaces人脸图像部分数据集展示如下程序训练过程如下接下来训练CNN模型可以看到训练进度和损失值变化接下来展示人脸识别结果程序会根据一张图片自动去图片集中寻找相似的人脸如上图所示部分代码如下需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~fromosimportli

项目所用的卷积神经网络是由两个卷积层,两个池化层,三个全连接层组成一、概述要想有一个神经网络来达到输入一张图片就能识别出这张图片的效果,就需要训练这个神经网络,训练神经网络这个过程的实质就是设置神经网络中的参数值,合理有效的神经网络才能实现识别。系统中使用监督学习的方式来训练这个神经网络。使用前向传播算法来获得预测值,再用损失函数表示计算预测值和正确答案之间的差距,使用反向传播算法和梯度下降算法来

内容参考以及代码整理自“深度学习四大名“著之一《Python深度学习》一、Keras简介Keras是一个python深度学习框架，可以方便的定义和训练几乎所有的深度学习模型。

泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法通过yolov8+python深度学习框架模型，泥石流山体滑坡监控视觉识别检测算法识别到泥石流及山体滑坡灾害事件的发生，算法会立即进行图像抓拍，并及时进行预警。

如《Python网络爬虫权威指南》瑞安·米切尔《Node.js实战》[英]亚历克斯•杨《Python深度学习》[美]弗朗索瓦•肖莱等等经典丛书。

老年人跌倒智能识别算法通过opencv+python深度学习算法框架模型，老年人跌倒智能识别算法能够及时发现老年人跌倒情况，提供快速的援助和救援措施，保障老年人的安全。

煤矿皮带运输智能监控算法通过opencv+python深度学习算法网络模型，煤矿皮带运输智能监控算法实时监测皮带运输过程中的各种异常情况，如跑偏、撕裂、堆料异常等，一旦检测到异常情况，立即发出告警并采取相应的措施

内容参考以及代码整理自“深度学习四大名“著之一《Python深度学习》查看完整代码，请看：https://github.com/ubwshook/MachineLearning神经网络的模型是“黑盒”，

下载地址：http://linshipan.com/fdl/69-33572.html说明：本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc?oisChollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无

►前言AI图像资料增强是一种通过对原始图像进行一些变换，来增加训练资料的数量和多样性的方法。这种方法可以帮助提高模型的泛化能力，减少过拟合(Over-Fitting)，并提升影像辨识效果。本篇博文将介绍AI图像资料增强的定义、方法和优缺点。►介绍AI图像资料增强是一种在不改变图像本质的情况下，通过对图像进行一些变换，来增加图像资料集的数量和多样性的方法。这种方法可以提高模型的泛化能力，减少过拟合，

Python深度学习一书中：8.4代码VAE在tensorflow2.0下会有Duplicatenodenameingraph:'lambda_1/random_normal/shape’问题。

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详细安装教程和环境配置可以看：Python深度学习：安装Anaconda、PyTorch（GPU版）库与PyCharm_哔哩哔哩_bilibili跟学课程：B站我是土堆pytorch中两个实用函数：dir

一年前选修学校的网站技术课程得到了启蒙的我开始了一年的自学程序设计的过程，期间主要是使用javscript和nodejs搭建网站，学到后面一步步深入包括socket编程,http协议,linux系统的基础知识，一边学习一边思考的过程中，暑假选学了一门python

下面个人计划暑假学习内容：7~8月机器学习(吴恩达+《西瓜书》+实践补充)8~9月深度学习(吴恩达+《python深度学习》+动手学习深度学习)之后每天都会通过CSDN的方式来记录每天学习情况，每周会更新一个视频至

数据集下载Python深度学习018：MNIST数据集下载|将数值型数据转化成图片代码importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset

Python教程，8天python从入门到精通，学python看这套就够了Python爬虫全套教程Python数据分析+数据挖掘玩转Python深度学习TensorFlow框架那么

效果图如下：代码演示和demo仓库看b站视频003期：到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili代码展示：数据集图片放置在data文件夹下，大家可以根据自己需要比如识别其他物体，只需要模仿data文件夹下的文件命名放入图片即可运行训练模型了。运行01数据集文本生成制作.py可以将data文件夹下的图片保存成txt格式运行02train.py可以将txt中记录的数据读取并训练模型训