HUXINY的博客

🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于深度学习的图像超分辨率重建算法研究与实现🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数4分工作量4分创新点3分🧿https图像的超分辨率重建技术指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的高分辨率图像。https。...

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🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩pythonopencv深度学习指纹识别算法实现🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数3分工作量4分创新点4分🧿httpshttpshttpshttpshttpshttpshttpshttps。...

0 前言本人计算机研二，专业毕设带队，长期更新毕设教程，有需要的同学欢迎讨论～本篇文章，本系列学长讲解一部分毕设常用算法，会陆续更新每个算法的详细实现和使用教程1 ID3算法概述 ID3算法的核心是在决策树各个结点上对应信息增益准则选择特征，递归地构建决策树。 具体方法是：从根结点(root node)开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子节点；再对子结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没

文章目录前言1 粒子群优化 PSO2 神经网络3 将两者结合前言PSO-for-Neural-Nets大家知道，使用反向传播对神经网络进行训练是非常有效的。但如果网络参数的初始值设得不好时，各位可能也有过训练十分缓慢的经历。这里提供一种加快反向传播的算法，目的是在训练神经网络时不使用反向传播以及梯度下降算法，而是先使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）对网络参数进行初始化，之后可以再次使用反向传播对网络进行正式训练。1 粒子群优化 PSO粒子群优化

一、概率-高斯分布1-极大似然估计高斯分布在统计机器学习中占据重要的地位。本节内容主要是利用极大似然估计计算高斯分布下的最优参数。假设数据 X中有 N 个样本，每个样本 Xi 为p 维数据所有的样本都独立同分布于高斯分布二、概率-高斯分布2-极大似然估计（无偏估计 VS 有偏估计）三、概率-高斯分布3-从概率密度函数角度观察四、概率-高斯分布4-局限性五、概率-高斯分布5-已知联合概率求边缘概率及条件概率六、概率-高斯分布6-已知边缘和条件概率求联合概

文章目录前言图像检索介绍(1) 无监督图像检索(2) 有监督图像检索图像检索步骤应用实例最后前言图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每天都以惊人的速度增长，逐渐形成强大的图像检索数据库。针对这些具有丰富信息的海量图片，如何有效地从巨大的图像数据库中检索出用户需要的图片，成为信息检索领域研究者感兴趣的一个研究方向。图像检索介绍给定一个包含特定实例(例如特定目标、场景、建筑等)的查询图像，图像检索旨在从数据库

简介新闻分类课题是在算法类毕业设计中比较热门的, 本质上是属于自然语言分类, 可以使用机器学习算法去处理, 也可以使用深度学习算法去处理.基本步骤如下 :文本数据采集 --> 选择训练算法(机器学习/深度学习) --> 进行训练 --> 检效果.本文章博主将介绍:从头开始实践中文短文本分类运用多种机器学习（深度学习 + 传统机器学习）方法比较短文本分类处理过程与结果差别参与及比较算法使用下面的算法来进行文本分类, 并对最后分类准确率进行比较CNN 、 CNN +

简介今天来介绍一下室内定位相关的原理以及实现方法;WIFI全称WirelessFidelity，在中文里又称作“行动热点”，是Wi-Fi联盟制造商的商标做为产品的品牌认证，是一个创建于IEEE 802.11标准的无线局域网技术。基于两套系统的密切相关，也常有人把Wi-Fi当做IEEE 802.11标准的同义术语。“Wi-Fi”常被写成“WiFi”或“Wifi”，但是它们并没有被Wi-Fi联盟认可。它的最大优点就是传输速度较高，可以达到11Mbps，另外它的有效距离也很长，同时也与已有的各种802.11

毕设系列之 --- 基于深度学习的人脸识别系统人脸识别目前使用越来越广泛，很多同学希望能在自己毕设系统中用到人脸识别技术，希望学长能介绍一下人脸识别技术与实现。为了满足同学们的要求，今天学长向大家介绍一下人脸识别技术，以及如何使用python去实现它。...

文章目录0 前言1 课题意义课题难点：2 实现方法2.1 图像预处理2.2 字符分割2.3 字符识别部分实现代码3 实现效果最后获取完整项目源码0 前言今天学长向大家介绍一个关于机器视觉识别的项目，基于机器视觉的火车票识别系统，该项目使用到多种图像预处理技术，以及神经网络算法技术，感兴趣的同学可以用作为毕业设计哦。1 课题意义目前火车乘务员在卧铺旅客在上车前为其提供将火车票换成位置信息卡服务，在旅客上车前，由于上车人数多，而且大多数旅客都携带大量行李物品，而且乘车中老人和小孩也较多。在换卡这一

文章目录前言一、拼接效果二、算法介绍1.拼接算法简介1.1 基于区域相关拼接算法1.2 基于特征相关拼接算法1.3 拼接算法的基本流程2. 拼接算法原理2.1 第一种：特征匹配2. 2 第二种：计算图像之间的变换结构2. 3 第三种：通过graph cut寻找拼接缝总结前言图像拼接在实际的应用场景很广，比如无人机航拍，遥感图像等等，图像拼接是进一步做图像理解基础步骤，拼接效果的好坏直接影响接下来的工作，所以一个好的图像拼接算法非常重要。再举一个身边的例子吧，你用你的手机对某一场景拍照，但是你没有办

文章目录前言实现方法原理算法流程部分实现代码效果展示最后前言今天向大家介绍一个应用场景非常广阔以及十分有意义的毕业设计项目，基于机器视觉的身份证识别系统，该系统可以用在各个实际生活场景，如：考场，网吧，政府部分，学校出入登记等等。实现方法原理算法流程部分实现代码效果展示最后...

1 前言学长今天帮助同学开发项目，正好需要到文本分类，今天就带大家梳理一下中文文本分类的主要方法和流程学长本片博客的目的主要记录学长自己构建文本分类系统的过程，分别构建基于传统机器学习的文本分类和基于深度学习的文本分类系统，并在同一数据集上进行测试。2 中文文本分类作为NLP领域最经典的场景之一，文本分类积累了大量的技术实现方法，如果将是否使用深度学习技术作为标准来衡量，实现方法大致可以分成两类：基于传统机器学习的文本分类基于深度学习的文本分类facebook之前开源的fastText属于

0 前言最近在帮同一位同学研究基于机器学习方法的驾驶疲劳算法，这里做一些记录1 总结首先，总结一下检测某一特征的方法：（1）模板匹配计算当前帧与模板相同位置处的灰度值或颜色值的差值，通过特定的距离公式来计算匹配程度。稳定可靠与光照和姿势无关计算量大（2）区域分割对面部区域进行二值化分割对孤立区域进行标示，再根据几何特征进行定位。（如连通面积等）。运算量小噪声影响大（3）对称变换法：DST方向对称变换计算量大（4）灰度投影法：对人脸图像进行水平和垂直方向的投影，根据波峰波谷分

毕业设计 : 基于LSTM的文本情感分类 - 情感分类 情感分析 lstm

毕业设计：基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络 情感分类 情感分析 情感识别 评论情感分类

毕业设计 : 基于机器学习的恶意流量识别检测 - 网络安全 信息安全 异常检测 恶意登录识别

毕业设计 - 题目: 基于协同过滤的电影推荐系统 - Django 在线电影推荐协同过滤

毕业设计 - 题目：基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 - 深度学习 卷积神经网络 opencv python

毕业设计：深度学习卷积神经网络垃圾分类系统 - 深度学习 神经网络 图像识别 垃圾分类 算法 小程序所得的垃圾图片数据集中有40个二级类别，图片数量合计 14802张。由图3-1可以看出，各个垃圾类别的图像数据量不均衡，其中图片数据量较少的类别有：类别0(一次性快餐盒)、类别3(牙签)、类别20(快递纸袋)；数据量较多的类别是：类别11(菜叶根)、类别21(插头电线)、类别25(毛绒玩具)。

1 马尔科夫链隐马尔科夫模型是自然语言处理中很重要的一种算法。在此之前，我们首先给大家介绍马尔科夫链。马尔科夫链，因安德烈·马尔科夫得名，是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件的随机过程。在给定当前知识或信息的情况下，过去对于预测未来是无关的。每个状态的转移只依赖于之前的N个状态，这个过程被称为1个n阶的模型。其中n是影响转移状态的数目。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状态的转移只依赖于其之前的哪一个状态。用数学的表达式表示就是如下所示：假设天气服从马尔科夫链：转移矩阵那么，从今天开始，

1 项目架构整个项目分为 数据清洗 和 建立模型两个部分。（1）主要定义了seq2seq这样一个模型。首先是一个构造函数，在构造函数中定义了这个模型的参数。以及构成seq2seq的基本单元的LSTM单元是怎么构建的。（2）接着在把这个LSTM间单元构建好之后，加入模型的损失函数。我们这边用的损失函数叫sampled_softmax_loss，这个实际上就是我们的采样损失。做softmax的时候，我们是从这个6000多维里边找512个出来做采样。损失函数做训练的时候需要，测试的时候不需要。训练的

前面通过四次的实战，大致的将自然语言处理中经常用到的算法过了一遍，并且循序渐进，由浅入深。由刚开始的教我们如何从零开始获取语料，并且进行常用的数据分析到深度学习中最为简单的DNN网络带大家将环境搭建好，并且初步的介绍一个深度学习模型的流程，接下来就是到了最为核心的CNN模型、RNN中的GRU模型，并且分别用了典型的案例进行了实践。今天开始，我们正式进入自然与语言处理(NLP)项目的实战。其实上一篇文章已经就是NL领域中的情感分析相关的实战了，只不过是侧重的是深度学习中RNN模型中的GRU模型的讲解。今天，我

1 数据集数据集包括了 2013 年 9 月份两天时间内的信用卡交易数据，284807 笔交易中，一共有 492 笔是欺诈行为。输入数据一共包括了 28 个特征 V1，V2，……V28 对应的取值，以及交易时间 Time 和交易金额 Amount。为了保护数据隐私，我们不知道 V1 到 V28 这些特征代表的具体含义，只知道这 28 个特征值是通过 PCA 变换得到的结果。另外字段 Class 代表该笔交易的分类，Class=0 为正常（非欺诈），Class=1 代表欺诈。目标是针对这个数据集构建一个信

1 项目简介在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：1、计算验证码2、滑块验证码3、识图验证码4、语音验证码学长这李主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。2 验证码识别步骤1、灰度处理2、二值化3、去除边框（如果有的话）4、降噪5、切割字符或者倾斜度矫正6、训练字体库7、识别这6个步骤中前三个步骤是基本的，4或者5可根据实际

文章目录0 前言1 车道线检测2 目标3 检测思路4 代码实现4.1 视频图像加载4.2 车道线区域4.3 区域4.4 canny 边缘检测4.5 霍夫变换(Hough transform)4.6 HoughLinesP 检测原理4.6.1 定义显示车道线方法4.6.2 查看探测车道线数据结构4.6.3 探测车道线4.6.4 合成4.6.5 优化5 最后-毕设帮助0 前言无人驾驶技术是机器学习为主的一门前沿领域，在无人驾驶领域中机器学习的各种算法随处可见，今天学长给大家介绍无人驾驶技术中的车道线检

文章目录0 前言1 java web 管理系统 毕设选题2 java web 平台/业务系统 毕设选题3 游戏设计、动画设计类 毕设选题 (适合数媒的同学)4 算法开发5 数据挖掘 毕设选题6 大数据处理、云计算、区块链 毕设选题7 网络安全 毕设选题8 通信类/网络工程 毕设选题9 嵌入式 毕设选题10 开题指导0 前言Hi，大家好，这里是丹成学长，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！学长给大家详细整理了计算机毕设最新选题，对选题有任何疑问，都可以问学长哦~1 java web

1 项目背景如今新闻泛滥，令人眼花缭乱，即使同一话题下的新闻也多得数不胜数。人们可以根据自己的职业和爱好关注专业新闻网站的不同热点要闻。因此，通过对人们关注新闻的热点问题进行分析，可以得出民众对某个领域的关切程度和社会需要解决的问题，也有利于了解当前的舆论焦点，有助于政府了解民意，便于国家对舆论进行正确引导，使我们的社会更加安定和谐。本文以财经领域为例，通过爬虫技术抓取网络上的大量财经新闻，通过对新闻内容文本进行预处理及密度聚类分析来发现热点；从发现的热点中，再进行词汇聚类分析，得出热点所涉及的人或事物，

参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/shuoyueqishilove/article/details/78236541简介模糊pid属于智能算法的一种，智能算法也可以叫非模型算法，也就是说，当我们无法确定系统模型时智能算法常常能够起到不小的作用。在现实世界中，大多数系统系统都是非线性的，不可预测的。智能算法包括专家系统，模糊算法，遗传算法，神经网络算法等。其中任何一种算法......

如何理解模糊事物间的界线，有些是明确的，有些则是模糊的。当聚类涉及到事物之间的模糊界线时，需要运用模糊聚类分析方法。模糊聚类分析有两种基本方法：系统聚类法和逐步聚类法。逐步聚类法是一种基于模糊划分的模糊聚类分析法。它是预先确定好待分类的样本应分成几类，然后按照最优原则进行在分类，经多次迭代直到分类比较合理为止。在分类过程中可认为某个样本以某一隶属度隶属某一类，又以某一隶属度隶属于另一类。这样......