对数据集进行滤波.py

Java操作Hbase进行建表、删表以及对数据进行增删改查，条件查询

这是图像识别前的数据增强部分,此步骤是对原图增加噪声,使其与原图不同,从而使原数据增加更多的数据。以方便对图像识别的进一步操作

Predictive_analysis_data 统计建模,清理数据,基于视觉进行预测并对数据进行排序。

python调用高斯滤波函数或者中值对大数据集进行滤波。

Alpha-beta-gamma滤波器是用于对时间序列数据进行滤波的一种算法，它综合了三个滤波器的优点，能够有效抑制噪声并快速响应信号变化。通过选择适当的滤波器参数，可以在不同时间尺度上对数据进行平滑

使用MATLAB软件，在指定范围内随机生成300组数据，其中290组在某一特定范围，10组超出该范围。之后，应用均值滤波方法对这些数据进行处理，以平滑数据并减少噪声。最后，展示均值滤波后的结果，便于分

英伟达开源的人脸数据集 1.编辑train.py，通过取消注释或者修改某些行，来指定数据集和训练配置； 2.用train.py来运行训练脚本； 3.结果会写在一个新目录里，叫result

TensorFlow的官方文档里面，关于MNIST这个例子下载数据用的文件。原始文件url打不开，提供一个从其他渠道找到的资源供大家使用~

使用VGG16网络实现对传统MNIST手写数据集的识别任务。

datasets.py是一个常用的数据集操作函数集合，可以帮助您进行数据集的加载、处理和转换。使用datasets.py可以方便地进行数据预处理、数据增强和数据分析等工作。它提供了丰富的API和功能，