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lesson51-WGAN实战
- 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。(Emergent against network (GAN, Generative Adversarial Networks) is a kind of deep learni
有导师学习神经网络的分类-鸢尾花种类识别
- 有导师学习神经网络的分类-鸢尾花种类识别(Classification of Instructors Learning Neural Networks - Iris Species Identification)
CSC神经网络算法和训练样本
- CSC算法的神经网络算法和训练样本，包含测试程序test.py还有训练程序train.py
聊天机器人
- 基于知识图谱的聊天机器人，使用的图数据库是neo4j，关于neo4j的说明我的博客上面有
SVM
- 简单的支持向量机入门程序，有参考价值，适合初学者，有问题欢迎来交流讨论
cntData_CSP_FLDA
- 本算法针对运动想象的脑电数据，进行预处理并后续用分类器做分类。 该实验所用的的脑电特征提取方法主要是csp空间滤波，并后续用FLDA来进行特征分类。最终得到较好的效果(In this algorithm, the EEG data of motion imagination are preprocessed and then classified by classifier. The main feature extraction method of EEG in this experime
程序
- 该程序实现了多个移动机器人的编队控制及其避障。(The program realizes formation control and obstacle avoidance of multiple mobile robots.)
shape_predictor_81_face_landmarks-master
- 基于dlib库的人脸68个特征点训练模型的扩展模型，可识别出人脸81个特征点，包括额头部分。(Based on the extended model of the face training model of 68 feature points based on Dlib database, 81 feature points can be recognized, including the forehead part.)
Simple Demo
- 人搜索 依赖 在python3.7 MacOS 10.14.6下测试 ——python包 ——opencv-python ——tb-nightly -torch>= 1.0 下载weights 从这里下载，密码:qscx 下载后，将权重放到文件夹 person_search_demo/weights中 测试 cd <指向此floder>的路径 python search 结果将保存在输出文件夹中 训练 您可以直接使用原始的YOLO代码进行培训。
src
- 无人平台小车，能在ROS环境下的gazebo中实现激光雷达生成二维点云图、自动避障等功能(The unmanned platform car can generate two-dimensional point cloud image and avoid obstacles automatically in the gazebo of ROS environment)
人脸识别dlib19.10
- 一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库（自带图像编解码库源码）。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域,包括机器人,嵌入式设备,移动电话和大型高性能计算环境。
LeNet
- 本文档是LeNet的源代码，主要用于迁移学习，当然可以进行相应的调整和改进，使得性能更加优越。(This document is the source code of LeNet, which is mainly used for migration learning. Of course, corresponding adjustments and improvements can be made to make the performance more superior.)