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RSS订阅原创 基于AlexNet的猫狗识别（python版)
AlexNet是一种典型的卷积神经网络模型，它由多个卷积层、池化层和全连接层组成，通过这些层的堆叠和组合来提取图像的特征并进行分类。特点：1、使用多个卷积层和池化层进行特征提取，通过堆叠多个卷积层来逐渐提取更高级别的特征。2、使用了局部响应归一化（Local Response Normalization）层来增强模型的泛化能力。3、使用了Dropout层来减少过拟合。4、使用了大规模的训练数据和数据增强技术来提高模型的性能。二、流程图。
2024-12-31 19:18:51
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原创 图书管理系统（matlab版）
本次图书馆系统开发任务采用matlab语言开发，基本实现了题目要求，在已经进行的测试中，均得到了预期的测试结果，但还是存在一些问题，比如交互界面的设计不好，所有的输入框和按钮框都是由自己进行规划大小和位置，虽然做了一点点交互，但是不够美观，并且费时费力，且反馈信息是在命令行窗口进行反馈，根据网上资料看到交互界面设计可以采用其他便捷的方式和工具，所以说交互界面存在很大的改善空间，比如用pyqt 工具可以节省很多的时间。
2024-12-31 18:42:15
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原创 机器学习——垃圾邮件分类实战
随机森林算法作为一种强大的机器学习工具，在垃圾邮件系统构建中发挥着关键作用。其自身具有诸多突出优点，使得它适配垃圾邮件分类任务。一方面，它准确率较高，面对邮件文本中复杂的语言表达、多样的词汇组合等非线性关系，能精准判别垃圾邮件特征，集成多棵决策树的方式有效减少误判。同时，不易过拟合特性保证了在有限的邮件训练样本下，模型依然能稳定学习，对新邮件有良好泛化能力。处理高维数据优势显著，邮件内容包含众多词汇、语法等特征维度，它无需复杂前期处理即可挖掘关键信息用于分类。
2024-12-31 18:00:09
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空空如也
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