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直接上效果演示图：
通过点击按钮可以实现在画板上写汉字识别和加载图片识别两个功能。
代码下载和视频演示地址：
001基于pyqt和卷积网络CNN的中文汉字识别_哔哩哔哩_bilibili
所有代码展示：
十分的简洁，主要是01,02,03.py文件
运行01dataset.py可以将data文件下的图片数据集保存成txt格式记录。
运行02train.py可以读取txt记录的图片数据进行训练，训练的模型保存在本地，其中提供了10多种的模型可以任意的切换。包括：efficientnet、Alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNext、ShuffleNet、Swin_transformer、VGG等。
106python语言含lenet5等多种卷积神经网络识别中文汉字
运行python 02train.py就会训练这个txt文本里面的数据，并将训练的模型与验证集里面的数据进行验证。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilene。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobi。088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、
112基于CNN的狗狗情感识别
运行01数据集文本生成制作.py 会将data文件夹下的狗狗情感图片，及happy还是angry的图片路径及对应的标签保存在logs文件夹下，为txt格式，分为训练和验证集。这是训练好的模型在python 03pyqt.py的可视化界面上，通过加载本地的图片，会将图片中的狗狗情感进行识别。最后运行python 03pyqt.py即可加载训练好的模型，对狗狗的情感进行识别。代码整体是非常简便的，总共三个py部分和一个数据集在data文件夹下。+我扣扣的，在非工作日和工作日晚上8-12点之间，看到消息秒回。
073基于CNN卷积神经网络的柑橘生长形态检测pyqt版本
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、Res。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet。
068基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测pyqt版本
089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleN。084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Go。083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Goo。088基于深度学习的番茄病害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA。
100基于卷积神经网络之鸟鸣识别鸟的种类
'089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobil。'084基于CNN卷积神经网络的核桃品质检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、'083基于深度学习的手势识别小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、M。'081基于深度学习的农业病虫害检测小程序版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、Google。
020pyqt5-CNN卷积网络实现手写中文数字识别python代码
080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、Shu。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、Shu。117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise')
基于pyqt和卷积网络CNN的中文汉字识别
基于这些观察结果，EfficientNet使用了一个称为Compound Scaling的方法，同时增加了模型的深度、宽度和分辨率，以在资源受限的环境下取得更好的性能。与传统的网络相比，GoogleNet具有更深的结构，但通过合理的设计和使用1x1的卷积核进行降维操作，成功地减少了计算复杂度和参数数量。相比于之前的模型，VGG采用了更多的卷积层和池化层，达到了16或19个卷积层的深度。同时，VGG中的卷积层都使用了较小的3x3卷积核，并且连续堆叠多次，以增加网络的非线性表达能力。
Chinese_code.py（Pytorch实现CNN汉字的分类识别）
Pytorch实现CNN汉字的分类识别，修改了原博客部分不能运行的地方，加上了部分注释，代码使用可参看博客
CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型训练和测试
Keras训练CNN+GRU+CTC不定长中文识别模型工程代码，含模型文件
【Hypermesh】TetraMesh Panel 常用选项详解
结合Hypermesh 2020 帮助文档和自己的一点使用经验，整理了这个博客。
【读论文】AI陪伴场景长期记忆（用户画像）解决方案
在长程人机交互中，如何让 AI 记住用户，不再是简单的“检索增强（RAG）”就能解决的问题。传统的向量数据库面临“信息信噪比低”、“人格不一致”以及“随着对话无限增长而崩塌”的困境。MemTensor 团队联合人大提出的Inside Out框架，从认知心理学汲取灵感，提出了一种基于PersonaTree（人格树）的显式记忆进化机制。该方案通过训练一个轻量级的（使用 DeepSeek-R1 蒸馏数据 + GRPO 强化学习），实现了将非结构化对话流实时压缩为结构化树操作（新增|更新|删除）。
SAC安装与相关库文件(.so)的安装
摘要 SAC： Seismic Analysis Code 是用于地震信号处理的一套软件。 本文将介绍SAC的安装，以及安装时遇到的一些问题。主要是一些动态库（lib**.so）找不到的问题。 本文的环境 64位的 Ubuntu 16.04 64位的系统是安装出现问题的主要原因 1. SAC获取与安装 SAC 的安装，只需要解压，然后修改环境变量即可！！！不需要任何编译！！！ 1.1. SAC 获取与解压 SAC软件获取地址：http://ds.iris.edu/ds/nodes/dmc/forms/s.
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