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搜索资源列表

  1. tensorflow实现正方教务系统验证码识别

  2. 使用tensorflow实现了一个单隐层的全连接神经网络，文件中包括了已经分好类的训练数据集和测试数据集，验证码图片的获取、去噪、二值化、分割等以及神经网络识别验证码的实现等代码，注释很详细，识别正确率在97%左右。python版本为python3,用到了tensorflow、numpy、opencv等库。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-24
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_33534383

  1. 验证码数据生成.ipynb

  2. 训练神经网络时，都需要大量的数据，数据来源可以通过爬虫获取，也可以自己收集。本代码实现的是python验证码的生成。数据可以用于训练验证码识别的神经网络。

  3. 所属分类：深度学习

  1. Python-本项目针对字符型图片验证码使用tensorflow实现卷积神经网络进行验证码识别

  2. 项目封装了比较通用的校验、训练、验证、识别、API模块，极大的减少了识别字符型验证码花费的时间和精力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：350kb
    • 提供者：weixin_39840588

  1. Python-百度云魅族深度学习应用大赛

  2. 百度云魅族深度学习应用大赛，使用循环神经网络识别验证码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_39840914

  1. genpic.rar

  2. 黑马程序员python人工智能课程中深度学习验证码识别使用到的6000张测试图片，包括图片和对应内容，用作卷积神经网络测试

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-14
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：xb1181545042

  1. pytorch识别验证码.zip

  2. 使用pytorch识别验证码中的数字，验证码为python自带库ImageCaptcha生成的数字验证码。使用LeNeT-5多层神经网络，尝试了学习率退火、激活函数Sigmoid改为ReLU、BN算法归一化等策略，识别精确度大约稳定在90%左右。

  3. 所属分类：机器学习

  1. 人工神经网络 基于CNN卷积神经网络 基于Python 实现图片验证码的识别

  2. 人工神经网络 基于CNN卷积神经网络 基于Python 实现图片验证码的识别

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-04-20
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：qq_27435739

  1. Python编写一个验证码图片数据标注GUI程序附源码

  2. 做验证码图片的识别，不论是使用传统的ORC技术，还是使用统计机器学习或者是使用深度学习神经网络，都少不了从网络上采集大量相关的验证码图片做数据集样本来进行训练。 采集验证码图片，可以直接使用Python进行批量下载，下载完之后，就需要对下载下来的验证码图片进行标注。一般情况下，一个验证码图片的文件名就是图片中验证码的实际字符串。 在不借助工具的情况下，我们对验证码图片进行上述标注的流程是： 1、打开图片所在的文件夹； 2、选择一个图片； 3、鼠标右键重命名； 4、输入正确的字符串； 5、保存 州

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：135kb
    • 提供者：weixin_38748875

  1. 利用Tensorflow构建和训练自己的CNN来做简单的验证码识别方式

  2. Tensorflow是目前最流行的深度学习框架，我们可以用它来搭建自己的卷积神经网络并训练自己的分类器，本文介绍怎样使用Tensorflow构建自己的CNN，怎样训练用于简单的验证码识别的分类器。本文假设你已经安装好了Tensorflow，了解过CNN的一些知识。 下面将分步介绍怎样获得训练数据，怎样使用tensorflow构建卷积神经网络，怎样训练，以及怎样测试训练出来的分类器 1. 准备训练样本 使用Python的库captcha来生成我们需要的训练样本，代码如下： import sys

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：384kb
    • 提供者：weixin_38543120

  1. python 发票验证码自动生成

  2. 有的时候我们使用一些自动化脚本需要自动登录到一些网站做一些操作，提高工作的效率。但验证码是一个拦路虎，面对各种复杂的甚至连人都可能搞错的验证码，机器的自动识别往往变得异常艰难，与验证码的斗争使我们头疼不已。 好消息是，随着深度学习在图像识别领域的发展，采用神经网络对验证码图像自动提取特征，其识别精度往往让人惊叹。但是，这类方法依赖于海量样本，当样本的数量达不到一定规模时，其识别效果也大打折扣。数据获取和数据信息标注耗费了大量的人力物力，在实际生成应用中难以普遍的推广。 那么，问题来了，有没有什么

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：186kb
    • 提供者：weixin_38633083

  1. FACE-RECOGNITION-USING-PYTHON-源码

  2. 面部识别使用PYTHON 介绍 面部识别系统使用网络摄像头将帧从实时视频流传输到预先训练的暹罗神经网络，并使用用户的真实图像，该系统能够在网络摄像头前对用户进行身份验证。我们已经训练并实现了一个鲁棒的模型，该模型可以识别人脸，即使对象具有不同的表情以及从不同角度拍摄照片也是如此。该程序使用预先训练的神经网络和网络摄像头，对坐在计算机前的用户进行身份验证。 ##面部识别系统我们可以将面部识别细分为更小的步骤。人脸检测：检测并隔离图像中的人脸。 我们使用了经过训练的级联分类器进行人脸检测，称为Ha

  3. 所属分类：其它

  1. Frame_Level_Classification_of_Speech-源码

  2. 错别字复制图像到 图片 语音等级 基于深度学习的神经网络用于语音识别 入门 通过在cmd中键入以下命令行来安装软件包管理器pip，numpy，pandas和pytorch python -m pip install --upgrade pip pip install numpy pip install pandas pip install pytorch 数据集 使用14542个标签进行培训，使用2200个标签进行验证，使用2200个标签进行测试。 ！[image-2021030613123

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：349kb
    • 提供者：weixin_42140625

  1. msda:多维时间序列数据分析，无监督特征选择，无监督异常检测和可解释的AI-源码

  2. 概述 基于高异质/均匀时间序列多传感器数据的实时异常检测的无监督特征选择和/或无监督深度卷积神经网络和lstm自动编码器的原型。 内置时间序列预测器的可解释AI原型。 无监督特征选择的直观表示如下所示。 无监督实时点异常检测的直观表示如下所示。 从当地的解释，全球理解与解释的AI树木-从这里动机- ，图片来源-https: MSDA 1.0.8 什么是MDSA？ MSDA是Python中的开源low-code多传感器数据分析库，旨在在时序多传感器数据分析和实验中将假设减少到洞察周期

  3. 所属分类：其它

  1. CarND交通标志分类器项目：使用Python和Tensorflow构建的交通标志分类神经网络-源码

  2. 项目：深度学习中的交通标志识别 概述 在这个项目中，使用python和TensorFlow来构建和训练卷积神经网络来对交通标志进行分类。 该模型在集中的交通标志图像上经过了验证。 该项目的详细文章可以在找到。 计划摘要 该项目的目标/步骤如下： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 依存关系 本实验要求： 可以使用CarND Term1入门工具包创建实验室环境。 单击了解详细信息。 数据集和存储库 下载数据集。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42134097

  1. ImageClassifier：基于神经网络的图像分类器，带有python命令行界面应用程序-源码

  2. 深度学习•挑战：深度学习模块的Udacity数据科学家纳米学位项目名为“具有深度学习的图像分类器”，它试图训练图像分类器识别不同种类的花朵。 我们可以想象在电话应用程序中使用类似的内容，告诉您相机正在查看的花朵的名称。 实际上，我们必须训练该分类器，然后将其导出以用于我们的应用程序。 我们使用了102种花卉类别的数据集（ ）。 •解决方案：使用火炬视觉加载数据。 数据集分为三个部分：训练，验证和测试。 对于训练，应用了变换，例如随机缩放，裁剪和翻转。 这将有助于网络泛化，从而带来更好的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：538kb
    • 提供者：weixin_42137723

  1. DogAppCNN：Udacity纳米学位项目。 CNN狗品种分类器-源码

  2. Dog App CNN 这项工作是获得所需项目之一的扩展。 提交日期：2019年8月 客观的 该项目的目的是创建一个神经网络，可以根据提供的图像对狗的品种进行分类。 使用方法 卷积神经网络（ CNN ） 转移学习-VGG-16 技术领域 Python 火炬 烧瓶宁静 Heroku 训练数据 该项目的数据由Udacity提供。 训练集包含133个不同犬种的6680张图像。 验证和测试集分别包含835和836张图像。 项目描述 如上所述，目标是创建狗的品种分类器。 为此，卷积神经网络是一个合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：61mb
    • 提供者：weixin_42131443

  1. captcha_break：验证码识别-源码

  2. 使用深度学习来破解captcha验证码 本项目会通过Keras构建一个深度卷积神经网络来识别captcha验证码，建议使用显卡来运行该项目。 下面的可视化代码都是在jupyter notebook中完成的，如果你希望写成python脚本，稍加修改即可正常运行，当然也可以去掉这些可视化代码。 2019年更新了： 适应了新版API 提高了数据生成器的效率 使用了CuDNNGRU提高了训练和预测效率 更新了文档 环境 本项目使用的环境如下： 验证码0.3 张量流gpu 1.13.1 numpy

  3. 所属分类：其它

  1. SimpleHTR：使用TensorFlow实现的手写文本识别（HTR）系统-源码

  2. 使用TensorFlow进行手写文本识别 2021年更新：更强大的模型，更快的数据加载器，仅Python3 2020年更新：代码与TF2兼容 使用TensorFlow（TF）实现并在IAM离线HTR数据集上接受训练的手写文本识别（HTR）系统。 这种神经网络（NN）模型可识别分段词图像中包含的文本，如下图所示。 正确识别了验证集中的3/4个单词，字符错误率约为11％。 运行演示 IAM数据集上训练。 将下载的文件model.zip的内容放入存储库的model目录中。 然后，转到src目录并运行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：512kb
    • 提供者：weixin_42116794

  1. Terry_Resume-源码

  2. 刘Fan 电子邮件： 领英（LinkedIn）： : 教育 数据科学与分析硕士2020.09-2021.12（预计） 香港红Ho香港理工大学 金融数学学士2012.05-2016.06 Wilfird Laurier University滑铁卢，安大略省，加拿大 资质认证 •超过3年的Python，SQL，VBA数据清理，分析和定量建模方面的专业经验•熟悉概率，统计，假设检验和A / B检验•机器学习算法方面的专业知识：线性回归，逻辑回归，决策树，随机森林，SVM，朴素贝叶斯，kNN，K

  3. 所属分类：其它