深度学习

本项目是一个面向计算机视觉领域的算法库，聚焦于图像分类任务，旨在为科研开发者提供简洁、可复用的模型实现与实验基础。其主要功能模块包括：核心模型集：提供多种经典卷积神经网络实现，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception系列、DenseNet等，涵盖从

1.支持实时的对话服务(Real-timeCrawlerIntegration)功能描述：对话系统不再仅限于其内置的静态知识。当用户的提问涉及最新事件、实时数据或特定网站内容时，系统可通过集成的实时服务，动态地从互联网上获取最新信息。价值：彻底解决了大模型知识陈旧、无法回答时效性问题的痛点，使服务能

利用pytorch训练图片集，模型选用mobilenet，识别率95%以上。结合yolov8使用预训练模型，可视频动态识别物品的材质。yolo可以自己搜集图片集训练自己的模型

项目技术：数据增强（镜像反转、左右各旋转30度、增加噪点、MSRCR处理光线）、迁移学习、ReduceLROnPlateau缩小学习率、Xception/InceptionResNet-V2特征融合 项目成果：从Kaggle中获取999条数据，采用迁移学习及微调模型比较多个深度学习模型的准确率后，得到Xception模型最高仅为95.6%，对模型进行特征融合，模型准确率提升至98.4%

项目技术：随机森林、LSTM、SVR 项目成果：总计1825条数据20个特征，构建了4个新特征总计24个特征，绘制饼状图、箱形图等对特征选择并比较不同特征效果，随机森林、SVR采用R2、MAE、MSE评估指标，LSTM采用MAE、MSE评估指标，比较两个模型的结果后，最终采用LSTM模型，MAE与MSE分别为0.01416，0.0026

1. kaggle平台数据集（自杀倾向问卷数据集），要求使用stacking方式在测试集上达到90%以上分类（2分类）正确率。 2. 使用随机森林、SVM、KNN以及逻辑回归等模型作为基础学习器，使用accuracy、recall、F1 score作为评估标准，选出3个指标最高的基础学习器。 3. 对基础学习器进行参数搜索，并使用逻辑回归作为stacking方式的最终学习器。

基于深度学习的Web云端皮肤疾病识别工程是一个具有重要意义的项目，以下是关于该工程的一些信息： ### 技术实现 - **深度学习模型**：通常使用卷积神经网络（CNN）作为核心模型，如ResNet、DenseNet、Inception等。这些模型能够自动学习皮肤图像中的特征，从而实现对皮肤疾病的分类和识别。 - **数据处理**：需要对大量的皮肤图像数据进行收集、标注和预处理。预处理可能包括图像裁剪、归一化、增强等操作，以提高模型的鲁棒性和准确性。 - **Web云端架构**：利用云计算平台的强大计算能力，将深度学习模型部署在云端。用户可以通过Web界面上传皮肤图像，云端服务器接收图像后，调用深度学习模型进行识别，并将结果返回给用户。 ### 优势与特点 - **高效便捷**：用户无需安装复杂的软件或具备专业的技术知识，只需通过Web界面上传图像即可快速获得诊断结果。 - **准确性高**：深度学习模型在大规模数据上进行训练，能够学习到丰富的特征，从而提高皮肤疾病识别的准确性。 - **可扩展性强**：云端架构使得系统能够方便地进行扩展，以应对更多的用户请求和更复杂的模型。 ### 应用场景 - **医疗辅助诊断**：帮助医生快速筛选和初步诊断皮肤疾病，提高诊断效率。 - **远程医疗**：为偏远地区或医疗资源不足的地区提供远程诊断服务。 - **个人健康管理**：用户可以自行上传皮肤图像，及时了解自己的皮肤健康状况。

本方案旨在解决目标检测和视频帧的多目标检测，该任务应用于后续的多目标跟踪和分割等任务。可根据用户需求更换数据集，不仅限于人。本方案使用深度学习框架，相比于传统算法，精度更高，本方案无需训练即可使用。

编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch 核心算法: AlphaPose（人体姿态估计） + ST-GCN（时空图卷积网络） 工具链: OpenCV（视频处理） 硬件平台: NVIDIA GTX3060 以下是根据您提供的信息整理的项目经历描述模板，突出技术亮点和应用价值： 项目名称 基于深度学习的家庭老人健康监护系统——实时动作识别与危险预警 项目简介 针对居家老人安全监护场景，开发一套基于计算机视觉的智能监测系统，利用AI技术实时分析视频流中老年人的行为特征，精准检测跌倒、抽搐等高风险动作并触发紧急报警。系统采用轻量化模型部署于边缘设备，兼顾实时性与准确性，为家庭提供7×24小时主动防护解决方案。 技术栈 编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch 核心算法: AlphaPose（人体姿态估计） + ST-GCN（时空图卷积网络） 工具链: OpenCV（视频处理）、TensorRT（模型加速）、Flask（Web服务）、MySQL（数据存储） 硬件平台: NVIDIA Jetson Nano（嵌入式部署） 核心实现细节 多模态数据采集与标注 整合公开数据集（如HMDB51、UCF-101）与自采家庭场景视频，构建包含10k+标注样本的数据集，覆盖正常动作（行走、坐立）及异常动作（跌倒、颤抖）。 使用LabelImg工具进行精细化标注，同步记录时间戳与动作类型标签。 AlphaPose优化与适配 基于OpenPose改进人体关键点检测模型，引入动态权重调整机制提升复杂背景下的鲁棒性（如遮挡、低光照）。 通过ONNX格式转换实现模型轻量化，推理速度降低至

项目名称：社交网络用户影响力分析与建模 一、项目背景 随着互联网技术的发展，社交媒体平台如微博、微信、Facebook、Instagram等越来越受欢迎。人们通过这些平台分享信息、互动交流，形成了庞大的社交网络。社交媒体用户产生了大量的内容，包括文字、图片、视频等。其中一部分用户因其独特的观点、创造性的内容或广泛的关注者而受到关注，拥有较高的影响力。交网络用户影响力分析可以帮助企业识别具有较高影响力的用户，找到合适的合作伙伴进行品牌合作、产品推广等。通过与具有影响力的用户合作，可以提高品牌知名度、扩大产品影响力。 二、项目需求 2.1. 业务需求 •分析用户个人信息与用户影响力的关联关系 •通过用户数据对比，识别出更据影响力的一方，制定合作用户选择策略 个人完成

1. 软件面向的行业和业务场景 该项目是基于强化学习的自我博弈模型，主要面向人工智能（AI）和机器学习领域，特别是在棋类游戏和智能对弈的应用场景。其核心目标是训练一个能够与人类对弈并不断优化策略的 AI 玩家。通过强化学习与蒙特卡洛树搜索（MCTS）相结合，这个软件可以应用于任何需要决策优化和策略训练的领域，如自动驾驶、金融预测、机器人控制等。 业务场景包括： 人工智能竞技游戏：用于训练 AI 玩家，模拟自我博弈，提升 AI 策略。 游戏开发与优化：游戏公司可以用该技术提升 NPC（非玩家角色）智能，增强游戏体验。 教育与研究：为机器学习和强化学习的研究者提供实用工具，帮助学习和理解深度强化学习的应用。 2. 项目分为哪些功能模块，对使用者来说具体实现哪些功能 该项目包括以下主要功能模块： Board（棋盘信息模块）：该模块存储并管理棋盘的信息，定义了棋局的状态和每个玩家的操作。 MCTS（蒙特卡洛树搜索模块）：用于构建决策树，通过模拟多次博弈来选择最优的落子策略。其核心思想是利用树状结构进行搜索，并根据模拟结果做出决策。 Residual Neural Network（残差神经网络模块）：该模块用于训练 AI 玩家，通过深度神经网络辅助预测最佳的落子位置。网络结构采用残差神经网络（ResNet），以提高训练效果和预测准确性。 AI Player（AI 玩家模块）：将蒙特卡洛树搜索与神经网络结合，构建出一个能够自我学习和对弈的智能 AI 玩家。 Game（游戏过程模块）：该模块定义了自我博弈和人类对战的流程，确保系统能够支持多种游戏模式，包括 AI 自我对弈和与人类对弈。 MetaZeta（主程序和 GUI 模块）：该模块整合了所有功能模块，并提供图形用户界面（GUI）进行操作。用户可以通过界面启动自我对弈或与 AI 对战的模式。 具体功能包括： AI 自我对弈：用户点击“AI 自我对弈”按钮，系统将启动 AI 玩家进行自我博弈，训练其棋局策略。 与 AI 对战：用户可以与训练好的 AI 玩家进行对弈，测试 AI 的下棋水平。 3. 项目的技术选型和架构特点 该项目采用了以下技术选型： 操作系统：Ubuntu 18.04.6 LTS。 深度学习框架：TensorFlow GPU 2.6.2，用于加速深度学习模型的训练和推理。 编程语言：Python，用于开发所有功能模块，具有良好的扩展性和兼容性。 项目的架构特点： 模块化架构：整个项目由多个独立的模块组成，包括棋盘信息管理、蒙特卡洛树搜索、残差神经网络、AI 玩家、游戏过程控制等。各模块通过接口进行交互，保证了系统的灵活性和可扩展性。 强化学习与 MCTS 结合：通过强化学习算法（自我博弈）与蒙特卡洛树搜索相结合，AI 玩家可以从对弈中不断学习和优化策略，从而提高游戏水平。 GUI 界面：项目提供了图形化界面，方便用户启动不同的模式（自我对弈或与 AI 对战）。用户通过简洁的界面与 AI 进行交互，增加了使用的友好性。

个性化照护是其显著亮点。依据患者病史、基因数据、生活习惯等海量信息，AI 照护师量身定制专属照护方案。从饮食搭配到康复训练计划，从用药提醒到心理疏导，满足个体差异需求，让每位患者都能得到最契合自身的关怀，增强康复信心与效果。 不知疲倦的特性更是一大优势。它可 24 小时不间断工作，时刻守护患者，尤其在夜间等医护人员相对忙碌时段，能持续监测病情，及时预警突发状况，保障患者安全，减轻医护压力，优化医疗资源分配。 而且，AI 照护师还能高效整合医疗资源。与医院信息系统无缝对接，快速获取病历、检查报告等资料，辅助医护人员全面了解患者情况，促进多学科协作，为患者打造连贯、高效的照护服务闭环，推动医疗服务向智能化、精细化迈进，为人类健康保驾护航，成为未来照护领域不可或缺的得力助手，开启智能照护新时代，书写医疗关怀新篇章。

以下是对代码的分析和总结，按照您提供的参考框架进行分类： 1. 软件面向的行业和业务场景 (25%) 该代码实现了一个基于机器学习的股票因子模型，面向金融行业，特别是量化投资和股票市场分析领域。其主要业务场景包括： 股票因子计算：通过技术因子和基本面因子的计算，分析股票的历史表现和市场特征。 预测模型训练：基于历史数据训练机器学习模型（随机森林），预测股票的未来收益。 投资决策支持：为投资者提供股票预测结果，帮助筛选出具有潜力的股票。 2. 项目分为哪些功能模块，对用户来说具体实现哪些功能 (50%) 功能模块划分及实现功能： 数据获取模块 功能：获取股票数据，包括历史价格数据和最新市场数据。 实现： get_sample_stocks：随机抽取样本股票，过滤掉ST股票、北交所股票和上市不足一年的股票。 get_historical_price_data：通过akshare获取股票的历史价格数据。 get_latest_market_data：通过akshare获取最新市场数据，包括股票的实时价格、换手率、成交量等。 因子计算模块 功能：计算技术因子和基本面因子，用于后续模型训练。 实现： calculate_technical_factors：计算动量因子、波动率因子、均线因子、RSI指标和MACD指标。 calculate_fundamental_factors：计算市盈率、市净率、换手率、量比、总市值和流通市值等基本面因子。 process_factors：对因子进行去极值处理和标准化处理。 模型训练模块 功能：训练随机森林模型，预测股票的未来收益。 实现： prepare_target：准备目标变量（5日收益率），并对数据进行去极值处理。 train_model：使用交叉验证训练随机森林模型，输出模型的特征重要性和预测性能指标（MSE）。 预测与结果生成模块 功能：基于训练好的模型生成股票预测结果，并筛选出具有潜力的股票。 实现： predict：对样本股票进行预测，生成预测收益，并结合市场数据筛选符合条件的股票。 输出结果包括股票名称、最新价、预测收益、涨跌幅、换手率、成交额、量比和市盈率等信息。 辅助模块 功能：提供数据清洗、异常处理和日志输出等功能。 实现： winsorize：对数据进行去极值处理。 standardize：对数据进行标准化处理。 main：程序入口，调用各模块完成整个流程。 3. 项目的技术选型和架构特点 (25%) 技术选型： 数据获取： 使用akshare和tushare获取股票数据，支持历史价格数据和实时市场数据的获取。 数据处理： 使用pandas和numpy进行数据清洗、因子计算和特征工程。 机器学习： 使用scikit-learn实现随机森林回归模型，支持交叉验证和特征重要性分析。 进度条： 使用tqdm显示数据获取和处理的进度条，提升用户体验。 异常处理： 使用try-except结构捕获异常，确保程序的健壮性。 架构特点： 模块化设计： 代码按照功能划分为多个模块，每个模块负责特定的任务，便于维护和扩展。 数据驱动： 整个流程以数据为核心，从数据获取到因子计算，再到模型训练和预测，每一步都依赖于数据的处理和转换。 机器学习集成： 将机器学习模型（随机森林）集成到股票因子分析中，实现对股票收益的预测。 异常处理与日志输出： 在关键步骤添加异常处理和日志输出，确保程序的稳定性和可调试性。 随机性控制： 使用固定的随机种子（random.seed和np.random.seed）确保结果的可重复性。 总结 该代码实现了一个完整的股票因子分析和预测系统，适用于金融行业的量化投资场景。通过模块化设计和机器学习技术的应用，用户可以高效地计算股票因子、训练预测模型并生成投资决策支持结果。

参与课题沟通和重点问题处理；承担交叉口提取与构建任务 • 发明基于实例分割的道路交叉口检测方法，达到90%左右的预测精度(专利)； • 基于图形学原理对交叉口内部道路临近路段实现冗余路段融合算法 • 运用Labelme、深度学习框架，针对交叉口检测从数据标注到模型训练测试全流程 该项目针对车载双目影像以及高精度位姿数据中蕴含丰富的道路场景三维语义信息，结合前 沿算法与地图学知识，实现道路三维要素的自动化获取与表达。 • 对双目立体视觉技术及视差匹配模型进行研究，实现双目车载影像的立体匹配与三维视觉点云提取； • 运用空间聚类算法、地图制图学原理对车道整体场景进行表达研究。

这是一个人工智能强化学习项目，智能体挑战人类的认知逻辑推理能力。人类和智能体进行一场比赛，在10*10的矩阵方格内用最短的时间和步数找到飞机的头部即为获胜方，飞机随机生成，为‘士’字形。找到除飞机的方格为‘空’，找到飞机除头部的位置为‘伤’，找到头部游戏结束。智能体根据训练目的的不同分为两个模型进行训练，主要采用DDQN和PPO两种算法进行强化学习训练。采用Ray框架rllib进行训练，最后达到性能为平均5-6步找到飞机头部，优于人类平均水平。

项目使用DDPG算法和Keras对TORCS赛车模拟平台进行训练，以达到最优路径和最短时间的训练效果。 DDPG：其主要结合改进了以下三种算法或框架： · DPG（Deterministic Policy Gradient）确定性策略梯度算法 · DQN（Deep Q-Network）深度Q网络 · AC（Actor-Critic）随机离线策略 Actor−Critic框架 DDPG可以看成是DQN的扩展版 ，不同的是，以往的DQN在最终输出的是一个动作向量，对于DDPG是最终确定地只输出一个动作。而且，DDPG让DQN可以扩展到连续的动作空间。 可以用来作为强化学习、机器学习、深度学习课设。

无人机（UAVs）在物流和运输领域的潜力逐渐显现，亚马逊等公司开始探索使用无人机进行货物配送。复现论文数学模型，定义了类似于飞行侧踢旅行商问题（FSTSP）的问题，但适用于多卡车情况，目标是最小化成本。

【交个朋友！】 项目代码可直接下载，希望您能够留下联系方式一起交流技术 【解决什么？】 用数据说话，分析小说网站数据，帮助网络文学从业者抓住风口：写什么类型的小说受众更广？要写多长？ 【优点在哪？】 基于python实现，基本配置的电脑都可运行 代码全部开源，方便您的个性化需求（比如数据保密性，需要在您的电脑上处理数据） 使用的库全部开源，无技术壁垒

百度飞桨（PaddlePaddle）是中国首个自主研发的开源深度学习框架，解决了从模型训练到部署的全流程难题，提供多样化的工具（如PaddleOCR、PaddleNLP、PaddleSlim），优化中文任务及低资源设备上的AI应用。其灵活的动态图与静态图结合、强大的分布式训练与模型压缩能力，使其在性能和产业落地中表现优异。通过简单的安装和丰富的预训练模型，用户可以快速上手并实现高效开发。

视频处理系统，在实时处理视频流时，检测、识别、分割等操作均可实时，精准捕捉画面中的关键元素。不仅如此，还能为用户一键美颜，瞬间提升颜值，或是添加趣味贴纸特效，让视频瞬间变得生动有趣，广泛适用于直播、短视频创作、社交娱乐等众多场景，全方位助力精彩呈现。