Python实例

计算机视觉 模型、学习和推理.pdf

用于时间序列预测的lstm

目录1.踩过的坑(tensorflow)2.tensorboard3.代码实现（python3.5）4.运行结果以及分析

双曲嵌入作为一种捕获层次信息的方法被提出，可以将丰富的结构信息与现代机器学习分布式表达中所青睐的连续表示相融合。本实例将ICD编码嵌入双曲空间得到表征。下面是代码结构和结果分析： 1）数据预处理——数值向量化 将文本数据转换成数值向量，使用split函数将原本连接的文本数据分开,每个文本我们都会得到一个列表，构成词典。 2）主要程序代码 从上到下分别是建立整个网络模型的，构建网络参数的，和训练网络模型的。 3）参数的传入   训练的时候，这些参数的设置，batchsize是64，batchsize就是每轮训练的时候传入的是64个样本，dim 10表示维度是10，epoch 100表示训练了100轮，chechpoint-freq 是10 表示每过10个epoch保存一次模型。 4）训练过程 这个是训练过程中每一个epoch的loss值，MAP是评价指标

基于`opencv-python`的车牌识别，代码主要参考CSDN上几个版主的代码，对代码进行了一定的优化，一定程度上提高了识别的准确率。并重写了一个GUI界面，添加数据导出功能。

【实例简介】编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB.py 编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB，输出一个字典，要求用LA中的元素作为键，用LB中的元素作为值，并且最终字典中的元素数量取决于LA和LB中元素较少的列表的数量;

SVM支持向量机的实现

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【实例简介】基于CNN的图像着色，包含复现的论文Colorful Image Colorization Richard Zhang, Phillip Isola, Alexei A. Efros