小说阅读项目源码（含数据库脚本）

【实例简介】 基于resnet50的猫狗识别，正确率99%

【实例简介】

采用全连接神经网络对012345的手势图片进行识别，基于Pytorch编写，附h5格式数据集

基于K210开发的人脸特征识别2020电赛（demo_face_recognition(2).py）

python3 Django2前端后端代码 【调试步骤】 打开cmd，cd到当前程序目录 输入 python manage.py runserver  回车即可测试

【实例简介】模拟决赛现场最终成绩计算.py 编写函数，模拟决赛现场最终成绩计算过程。首先输入大于2的整数作为评委人数，然后依次输入每个评委的打分，要求每个评委打的分数都介于0~100。输入完所有评委打分之后，去掉一个最高分，去掉一个最低分，剩余分数的平均分即为该选手的最终评分。

以树莓派为基础，连接有毒气体传感器、温湿度传感器、Co2浓度传感器，如果传感器检测到的数据超过预设的值，将会触发灯光和蜂鸣器报警【核心源码】air_detection_alarm_system.py

适读人群 ：对自然语言处理感兴趣的普通程序员、算法工程师，计算机专业本科生，低年级研究生。 配套代码集成到广受欢迎的自然语言处理工具包 HanLP 中，Java 与 Python 代码双实现，适合培训。 你一定能看懂的自然语言处理（NLP）入门教程！ 这是一本把读者阅读体验放在首位的中文 NLP 图书，作者采用从问题到算法再到工程实现的写作思路，只允许必不可少的公式出现，降低了读者学习的门槛，通俗易懂、容易上手。是一本可以在地铁上也能学会 NLP 开发的图书。 全书有以下特点： 1. 图文并茂，算法、公式、代码相互印证，Java 与 Python 双实现。 2. 学习路径清晰，问题导向、算法实现、工程实战，简单易懂好上手，双色印刷阅读体验佳。 3. 业内专家——工业界周明、李航、刘群、王斌、杨攀，学术界宗成庆、刘知远、张华平 联合推荐。 4. 作者何晗（@hankcs）兼具一线实战经验与硬核学术背景。自然语言处理开源项目 HanLP 作者（GitHub Star 数远超宾夕法尼亚大学的 NLTK、斯坦福大学的 CoreNLP 以及哈工大的 LTP）埃默里大学计算机博士生，研究方向是句法分析、语义分析与问答系统。 【文件目录】 《自然语言处理入门》随书代码 ├── README.url├── hanlp-java.zip└── hanlp-python.zip0 directories, 3 files

语音识别代码

搜遍全网也没看见个带书签的Python的标准库参考手册，只好用了一晚上的时间自己做了一个，本手册是基于2118页的中文版制作的书签，方便给需要的人。