#include <stdio.h>int letter,digit,space,others;int main(){void count(char []); char text[80]; printf("input string:\n"); gets(text); printf("string:"); puts(text); l

卷积神经网络（CNN）是一种高效的深度学习架构，用于图像和视频识别、分类等任务。CNN通过局部连接、权重共享和自动特征提取等特点减少模型复杂度并提高计算效率。它在商业领域有广泛应用，如图像识别、医学图像分析、人脸识别等。Python中的深度学习框架如TensorFlow、Keras等.

人工神经网络（英语：Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计或近似。

https://blog.csdn.net/m0_48358308/article/details/107980360

卷积神经网络（CNN）是一种高效的深度学习架构，用于图像和视频识别、分类等任务。CNN通过局部连接、权重共享和自动特征提取等特点减少模型复杂度并提高计算效率。它在商业领域有广泛应用，如图像识别、医学图像分析、人脸识别等。Python中的深度学习框架如TensorFlow、Keras等.

本次分享一个数据挖掘实战项目：个人信贷违约预测，此项目对于想要学习信贷风控模型的同学非常有帮助，数据和源码在文末。项目背景当今社会，个人信贷业务发展迅速，但同时也会暴露较高的信用风险。信息不对称在金融贷款领域突出，表现在过去时期借款一方对自身的财务状况、还款能力及还款意愿有着较为全面的掌握，而金融机构不能全面获知借款方的风险水平，或在相关信息的掌握上具有明显的滞后性。这种信息劣势，使得金融机构在贷

Sigmoid函数是一种常用的非线性激活函数，它将输入值压缩到(0, 1)之间，常用于二分类问题的输出层，可以将神经网络的输出解释为概率。Tanh函数（双曲正切函数）是Sigmoid函数的变体，它将输入值压缩到(-1, 1)之间，输出以0为中心，解决了Sigmoid函数输出不是零均值的问题。ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）函数是目前神经网络中最流行的激活函数之一

Numpy库是python的一个开源数值计算库，提供了大量的专门应对一些大型额多维数组与矩阵的计算数学函数库，同时，Numpy库广泛应用于科学技术、数据分析、机器学习、数据可视化等领域。NumPy与许多机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等）紧密集成，这些库在底层使用了NumPy进行数值计算。使用np.shape函数返回数组的形状，使用np.reshape(

卷积神经网络（CNN）是一种高效的深度学习架构，用于图像和视频识别、分类等任务。CNN通过局部连接、权重共享和自动特征提取等特点减少模型复杂度并提高计算效率。它在商业领域有广泛应用，如图像识别、医学图像分析、人脸识别等。Python中的深度学习框架如TensorFlow、Keras等.

人工神经网络（英语：Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计或近似。