自定义采集的图像数据集浣熊、鱼、猫用于训练神经网络

1.8_FashionMinistNN.py是一个用Python编写的神经网络程序，可以用于处理FashionMNIST数据集。该程序可以实现分类任务，将不同种类的衣服图像进行识别。在程序中，使用了多

BP_NN_MINIST.py是一个使用Python编写的程序，主要实现了BP（反向传播）神经网络来对MNIST数据集进行训练和分类。BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，它通过反向传播算法来调整

注意力训练和手册中的所有训练内容都是结合较新的科学研究成果,并经过实践证明是有很好效果的方法,只要大家认真训练并坚持一段时间,一定会在注意力以及其他的智力表现上有

这是一个功能强大的自定义采集类，基于Python语言开发，支持伪造cookie和继承cookie，同时还支持br压缩，让数据获取更加简单和高效。无论是处理小型网站还是大型网站，这个工具都能让您轻松应对

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基于卷积神经网络的猫种类识别，结合Django的完整demo。环境：Django1.8.2python3.6.3tensorflow1.3h5py2.7keras2.1.2numpy1.13.3pil

遮罩检测 该Python脚本用于检测给定图像中的人是否戴着口罩。 使用Darknet训练了自定义数据集。 实时检测的用法: python yolo-live-cv2.py --yolo yolo 从图

里面的内容是个人毕设做的。其中程序是可行的。用matlab语言进行图像处理

这是基于神经网络的图像分类，图片集1000张，通过神经网络模型，分类精度达80%，并输出混淆矩阵及相关二级评价指标，相关文件路径需自行修改。

多层前馈神经网络bp(backpropagation)代码附带数据集，matlab版本