今日网上浏览发现了一个别人用python写的垃圾分类系统，是真的有才，居然是可以运行的；居然还带跳转功能????

开发环境及技术：前端：HTML、CSS、BootStrap后端：Flask、SQLite（数据库）、JavaScript、Pythonpython3.6.5\flask1.0.2完成功能：患者、医生、护士的数据可以在各自的表中访问，并实现增删改查。预约 ：可用于完成患者与医生的预约。预定房间：显示房间及其可用性状态。药物：可用药物的记录及其品牌描述。患者记录：医院的科室可以与科室主任一起查看。用药

摘要：分类任务是解决各种应用问题的方式。实践中，我们常用机器学习算法将现实问题归纳为分类任务进行解决，一个简单易懂的问题归纳例子就是垃圾邮件的识别问题，解决时常将电子邮件分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。那么算法建模及问题解决应如何从问题域中归纳分类任务类型，且每种分类任务类型都可能会使用专门的建模方法。这都将影响问题的最后解决。面临样本的不同分类标签，如何识别此类问题是何...

本文主要采用 LSTM（长短期记忆网络）神经网络模型来实现古诗的自动生成。首先，通过设计和实现循环神经网络（LSTM）诗歌生成模型，包括模型结构的设计、参数的设置以及模型的训练过程。然后，根据用户输入的条件，调用相应的模型生成相应的诗歌内容，并结合 Flask 技术将生成的诗歌展示在前端界面上，供用户阅读。

近年来，机器学习方法在农业领域的应用取得巨大成功，广泛应用于科 学施肥、产量预测和经济效益预估等领域。根据土壤信息进行数据挖掘，并在此基础上提出区域性作物的种植建议，不仅可以促进农作物生长从而带来经济效益，还可以改善土壤肥力，促进可持续发展。本文根据土土 壤养分元素[如：氮（N）、磷（P）、钾（K）等]的含量建立模型分析并且给出精准预测,可以实现了几种机器学习分类算法形成科学的种植方案,最终还实现

1.摘要上节我们基于U-Net模型设计并实现了在医学细胞分割上的应用（ISBI 挑战数据集），并给出了模型的详细代码解释，在上个博客中，我们为了快速训练U-Net模型对其进行了缩减，将庞大的U-Net的转换为很小&的结构，导致其准确率才达到75%左右。为了进一步提高U-Net模型在细胞分割上的准确率，本文将主要研究两个方面：一是基于U-Net的原始模型结构进行改进，引入卷积注意力机制模块（

目录摘要模型构建读取数据集：CNN模型构建：模型结构：训练模型：结果对比分析：结束：摘要为解决采用 softmax 作为卷积神经网络分类器导致图形分类识别模型泛化能力的不足，不能较好适用图像分类等问题，本次博客使用SVM代替CNN网络的softmax分类层，即CNN提取特征后利用SVM进行分类。为了验证模型更改后的效果，本次在随机构建的垃圾分类数据集上做了一...

摘要Inception 网络是 CNN 分类器发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前，大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多，使网络越来越深，以此希望能够得到更好的性能。但是越深的模型存在一些问题：1是在训练数据集有限的情况下，参数太多，容易过拟合。2是网络越大计算复杂度越大，难以应用。3是网络越深，梯度越往后穿越容易消失（梯度消失），难以优化模型。因此，Incept

如果找到匹配的车辆，更新该车辆的追踪器对象，位置信息和ID。如果没有找到匹配的车辆，创建一个新的追踪器对象，将其添加到carTracker中，并更新位置信息和ID。在每一帧中，函数更新已跟踪车辆的位置和质量，并计算车辆的速度。本章将实现了一个简单的车辆速度估计和车流量统计的GUI应用，它使用了Haar级联检测器和相关跟踪器来检测和跟踪视频中的车辆，并通过图像处理和数学计算来估计车辆的速度。综上所述

1 概念ARIMA模型，全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于20世纪70年代初提出的一种时间序列预测方法。ARIMA模型是指在将非平稳时间序列转化为平稳时间序列过程中，将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。...