csdn_xmj的博客

如今，人脸风格迁移的效果越来越惊人。给定一张人脸照片，不管是变成卡通风格、二次元风格，甚至是变成讽刺画风格，AI都能轻轻松松做到。

『神经网络』这个词让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。这篇文章完全是为新手准备的。我们会通过用Python从头实现一个神经网络来理解神经网络的原理。本文的脉络是：介绍了神经网络的基本结构——神经元；在神经元中使用S型激活函数；神经网络就是连接在一起的神经元；构建了一个数据集，输入（或特征）是体重和身高，输出（或标签）是性别；学习了损失函数和均方差损失；训练网络就是最小化其损失；用反向传播方法计算偏导；

在使用打印机或扫描仪扫描文档时，由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。

本文主要介绍如何使用YOLOv8+BYTETrack+OpenCV实现车辆速度的计算（详细步骤 + 代码)。您是否想过如何实现？在本教程中，我们将探索从对象检测到跟踪再到速度估计的整个过程。本文的实现主要包含以下三个主要步骤，分别是，下面我们将一一介绍其实现步骤。要对视频执行，我们需要迭代视频的帧，然后对每个帧运行我们的检测模型。推理则提供对预先训练的目标检测模型的访问，我们使用yolov8x-640模型。当然您也可以将其替换为Ultralytics YOLOv8、YOLO-NAS或任何其他模型。

今天笔者为大家分享国外的James Gallagher和Piotr Skalski编写的YOLOv9使用教程！原博客链接为。YOLOv9开源了一种新的CV模型架构，比现有流行的YOLO模型（YOLOv8、YOLOv7和YOLOv5）在MS COCO数据集上取得了更高的mAP。本指南展示了如何在自定义数据集上训练YOLOv9模型，将通过一个训练视觉模型的例子来识别一个球场上的足球运动员。有了这一点，可以用这个指南使用你想要的任何数据集。话不多说，让我们开始!YOLOv9是由开发的计算机视觉模型。

最近的ChatGPT 又再次火热起来了，各种周边工具也是层出不穷，今天我们就一起来做一个基于 ChatGPT 的微信聊天机器人，来感受 AI 世界的快乐吧~我们先来看几个我比较关心的问题吧Python 语言算法什么是 ChatGPT：人工智能会统治世界吗：哲学问题：哈哈哈，还是挺有意思的，也足够强大！下面我们来看看如何制作 ChatGPT 机器人吧。

本文介绍了几个常用的计算机视觉项目，内附开源的GitHub代码链接。图像反向搜索动漫场景，使用动漫截图搜索该场景的拍摄地。它告诉你该动画在日本动漫中出现的是哪个动画，哪个情节以及确切的时间。GitHub地址：https://github.com/soruly/trace.moe

简单回顾一下练习题。• Try a more complex CNN:（尝试更复杂的CNN）• Conv2d Layer *3• ReLU Layer * 3• MaxPooling Layer * 3• Linear Layer * 3• Try different configuration of this CNN:（尝试不同的CNN配置）• Compare their performance...

5 Exercise 9-2: Classifier Implementation练习9-2：找到kaggle的这个数据集做多分类Dataset ref：https://www.kaggle.com/c/otto-group-product-classification-challenge/data

构建模型来预测人员是否存活，尝试了3种模型，模型3提交之后的准确率79.186%。

总体生存率情况（Survived）：整个数据集存活率38.38%，死亡率61.62%。不同性别的人员存活率分析（Sex、Survived）：整个数据集中男性人数577，女性314人，男性占比64.75%，但女性的存活率74.2%远高于男性存活率18.8%（存活率与性别有关）。不同登船港的人员存活率分析（Embarked、Survived）：可以看到，C地登船的存活率最高、其次为Q地登船、S地登船人数最多但存活率仅有1/3（存活率与登船港有关）。不同船舱号的人员存活率分析（Cabin、Surviv

刘老师在第8讲中留下一个练习：使用kaggle上的Titanic数据集，使用DataLoader类进行分类。训练目标是预测某位乘客是否活下来（Survived）。我们先看前期的数据分析。

本文来源公众号“大数据文摘”，侵权删。原文链接：2020年度最佳的23个的机器学习项目（附源代码）来收藏一波干货！https://mp.weixin.qq.com/s/An8E03DsiwullZ3XJ4aNFA编译：Luna目录面向初学者的机器学习项目1.鸢尾花分类项目2. Emojify –使用Python创建自己的表情符号3.使用机器学习进行贷款预测4.住房价格预测项目5. MNIST数字分类机器学习项目6.使用机器学习预测股价7.泰坦尼克号生存计划8.