高准确率的PC蛋蛋预测软件

另外capacity这个数值不益设置过大，会对自己的电脑造成压力。直接贴代码，具体用法见注释：MATLAB中训练神经网络一个非常大的优势就是训练过程中各项指标的可视化，并且最终也会生成一个混淆矩阵显示

KNN分类算法的C++实现，采用交叉验证测试在公共数据集上的准确率。希望对大家有帮助，如果发现程序中的问题请给我留言，相互借鉴，共同进步。

这是一个使用PyTorch实现的Googlenet代码，附有详细注释，可以用于训练集和测试集的损失和准确率折线图生成。同时，还详细注释了神经网络的搭建过程和相关方法。

经过公司CTO的帮助,完成了基于Java语言实现的,相似图像识别，基于直方图比较算法,经过测算此算法优于基于图像指纹的哈希算法.千金难买好代码.

这是一个使用PyTorch编写的Regnet代码，代码中包含了详细的注释，可以生成展示训练集和测试集损失、准确率的折线图。此外，还详细注释了神经网络的构建过程和相关细节。

这是一款基于yolov8s算法的人脸识别模型，经过300 epoch的训练，准确率达到了80%以上。附训练好的best.pt文件，可直接使用。训练过程中使用了gpu3080ti，训练时长为两天。该模型

本资源是 https://github.com/nickliqian/cnn_captcha 这个github项目的代码的一个实现,修改了一些参数,并把模型一同放出,(github项目中没有模型)

作者历经小半年的调试 才把程序调试好 完全可以实现车牌的字符识别，分割，提取，采用了SVM分类器和ANN神经网络，若下载后实现不了相应的功能，可以找作者把积分退还给大家

本文详细解释了如何使用pytorch编写ResNet代码，并通过添加详细注释，使读者能够了解每个步骤的含义。这份代码能够生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图，让用户直观地了解模型的性能。此外，文章

使用Pytorch编写的Mobilenet v3代码，详细注释了神经网络的搭建过程，并可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图。这个代码以Pytorch为基础，提供了对Mobilenet v3网络