Nowl的博客

图像识别任务是人工智能计算机视觉领域一个重要的子任务，本篇文章将通过使用一个预训练模型来帮助读者快速上手图像识别任务

相信很多人都对手写数字数据集不陌生了，那我们就训练一个生成手写数字的GAN，注意：本示例代码需要的运行时间较长，请在高配置设备上运行或者减少训练回合数。

手写数字识别是机器学习中的一个经典问题，通常涉及将手写数字的图像与其对应的数字进行关联。这种问题通常被认为是计算机视觉领域的一个入门任务，也是许多深度学习框架和算法的基础测试案例之一。

本次任务为毒蘑菇的二元分类，任务本身并不复杂，适合初学者，主要亮点在于对字符数据的处理，还有尝试了加深神经网络深度的效果，之后读者也可自行改变观察效果，比赛路径将于附录中给出。

在当今信息爆炸的时代，互联网上充斥着海量的文本数据，如社交媒体评论、产品评价、新闻报道等。这些文本数据中蕴含着用户的情感倾向，对于企业、政府机构以及研究人员来说，具有极高的价值。通过情感分析，可以了解消费者对产品或服务的满意度，监测公众对社会事件的态度，为决策提供有力支持。因此，情感分析项目应运而生，旨在从文本数据中自动识别和提取情感信息，帮助企业更好地理解用户需求，优化产品和服务，提升品牌形象。

随着移动通信技术的飞速发展，短信（Short Message Service, SMS）已成为人们日常生活中不可或缺的沟通方式之一。然而，垃圾短信（Spam SMS）的泛滥也给用户带来了诸多困扰，例如信息骚扰、隐私泄露以及潜在的诈骗风险。垃圾短信通常包含广告、诈骗、恶意链接等内容，不仅浪费用户的时间和精力，还可能对用户的财产安全和个人信息安全构成威胁。为了有效应对垃圾短信问题，垃圾短信分类任务应运而生。该任务的目标是通过机器学习或深度学习技术，自动识别和过滤垃圾短信，从而保护用户的通信安全和隐私。