参考资源：学习项目github：https://github.com/Joe-2002/sweettalk-django4.2队长博客：https://blog.plutos.org.cn/posts/

Keras是一个功能强大且易于使用的免费开源Python库，用于开发和评估深度学习模型。它是TensorFlow库的一部分，允许您只需几行代码即可定义和训练神经网络模型。在本教程中，您将了解如何使用Keras在Python中创建第一个深度学习神经网络模型。使用我的新书《使用Python进行深度学习》来启动您的项目，其中包括分步教程和所有示例的Python源代码文件。让我们开始吧。

等到开始学习项目一的时候，思路总会比别人慢一些，不看讲义写不出来代码。

、说明在这个项目中，即便你对强化学习一无所知，学习这个视频(DDQN+DuellingNetwork+优先经验回放-强化学习CartPole代码解读_哔哩哔哩_bilibili)，你也能完成简单的强化学习项目

十年生死两茫茫，安卓兴，联发亡。低端市场，处处话凄凉。纵使相逢应不识，诺记死，苹果王。摩托三星忽还乡，拼低端，实在忙。中兴亲，华为新，魅族创新强。HTC出机皇，日日换大梁。手机业，已无常，全都忙转行，山寨泪千行。小知小慧：小编今天在座的各位带福利来了哦，文章的最后面有项目的获取方式哦~今天，给各位童鞋们带来的是我大学时候，学完C语言后，写的一个《通讯录》的小项目，主要是用C语言的指针和链表来写的，

一、项目背景随着互联网的发展,大数据的到来,传统的音乐行业受到了很大的冲击,原有的音乐数字化给人们生活带来了极大的便利。随着数字音乐的兴起,各大音乐平台层出不穷,人们在音乐平台上收听音乐的时,常常因为歌曲信息繁杂,而不能找到自己想听的音乐。为了解决这个问题,音乐领域引入了推荐系统。本文在基于协同过滤的基础上,融合了基于内容的音乐推荐算法,并且设计了一个音乐推荐系统,主要内容如下:(1)基于协同过滤

文章目录torchvisiontorchvision.transforms.Compose()类DataLoader类torch.nntorch.nn.Moudletorch.nn.Sequential模型容器nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数numpynumpy.random.shuffle(x)torchvisiontorchvision和pytorch的关系：torch

这些是我们构建深度学习项目需要遵循的基本步骤。现在让我们继续讨论要求。人数统计和跟踪项目要求我们可以在本地构建深度学习项目，因为它

1、互动：为什么设计整体的学习项目？2、学了4D课程，一个月过去后印象最深的还有哪些？或者实践过程中印象深刻的还有什么？

值得注意的是，不是简单的按照编程语言来分类，而是按照更有趣的分类方式，比如：有趣项目、沙雕项目、实战项目、学习项目、实用工具等等。

想到这个问题，是因为本来动了心思，想去乙方，为不同的甲方企业服务，真正通过学习项目去提升业绩，解决企业的实际问题，而培训仅仅是学习项目中的一环，补充必要的知识或训练，以达成项目的完成。

第十七天实战练习（4）今天计划用Python继续一个web开发的实战项目练习，学习项目及练习源码地址：GitHub源码补坑多个装饰器在处理sessionmiddware时遇到个奇怪的坑，经调试发现，aiohttp_session

-关于思政学习项目，主

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN

前六十个场景的介绍在前文：《机器学习、深度学习项目开发业务数据场景梳理汇总记录一》《机器学习、深度学习项目开发业务数据场景梳理汇总记录二》一百零一、课

前六十个场景的介绍在前文：《机器学习、深度学习项目开发业务数据场景梳理汇总记录一》《机器学习、深度学习项目开发业务数据场景梳理汇总记录二》《机器学习、

在本文中，我们将尝试实现一个机器学习模型，该模型可以预测在不同商店销售的不同产品的库存量。导入库和数据集Python库使我们可以轻松地处理数据，并通过一行代码执行典型和复杂的任务。Pandas-此库有助于以2D阵列格式加载数据帧，并具有多种功能，可一次性执行分析任务。Numpy-Numpy数组非常快，可以在很短的时间内执行大型计算。Matplotlib/Seaborn-这个库用于绘制可视化。Skl

姓名：徐鹏公司：大连协力工务环境工程有限公司【日精进打卡第141天】【知～学习】①《六项精进》大纲诵读1遍，抄写0遍②《大学》诵读1遍，抄写0遍③《经营十二条》④每日单词-每日语法-⑤建工专业学习项目管理

我们为你推荐这篇文章，在本教程中，涵盖面向初学者，中级专家和专家的23种机器学习项目创意，以获取有关该增长技术的真实经验。

本文的主要作用是对历史项目开发过程中接触到的业务数据进行整体的汇总梳理，文章会随着项目的开发推进不断更新。一、MSTAR雷达影像数据MSTAR（MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition）雷达影像数据集是一种常用的合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）数据集，用于目标检测和识别的研究和评估。MSTAR数据集由美

前六十个场景的介绍在前文：《机器学习、深度学习项目开发业务数据场景梳理汇总记录一》六十一、五官检测实例如下所示：六十二、学生考场行为检测主要是针对考试

在做深度学习项目时，从头训练一个模型是需要大量时间和算力的，我们通常采用加载预训练权重的方法，而我们往往面临以下几种情况：未修改网络，A与B一致很简单，直接.load_state_dict()net=ANet

当一部电影被制作时，导演当然希望最大化他/她的电影的收入。但是我们能通过它的类型或预算信息来预测一部电影的收入会是多少吗？这正是我们将在本文中学习的内容，我们将学习如何实现一种机器学习算法，该算法可以通过使用电影的类型和其他相关特征来预测票房收入。数据集链接：https://drive.google.com/file/d/1D0iYGJJDUBeR8j33HUfHffEG2LJJfxIE/view

完成机器学习项目后，是时候展示你的模型的性能了。你可以创建前端应用程序或使用RESTAPI。随着Streamlit、Gradio和FASTAPI的引入，创建前端应用程序变得无忧无虑。

前几天有粉丝留言，正在学习微服务，想让我推荐一个微服务学习项目。这次我拿出了压箱底的收藏了，一个宝藏级微服务开源项目，炸裂！

不信，你瞧瞧她发给卡卡的一封邮件......上司:根据目前公司制定的有关全员创新的价值观，做为公司的学习发展部门，我们也要在明年开展有关创新方面的学习项目，请你牵头，同事克里斯配合，根据工作事项，列出行动计划

在这个Arduino机器学习项目中，我们将使用附近的WiFi接入点来定位我们所在的位置。为了使该项目正常运行，您需要一块配备WiFi的板，例如ESP8266、ESP32或MKRWiFI1010。

在本文中，我们将学习如何使用Python开发一个机器学习模型，该模型可以根据一些生物测量来预测一个人在锻炼过程中燃烧的卡路里数量。导入库和数据集Python库使我们可以轻松地处理数据，并通过一行代码执行典型和复杂的任务。Pandas-此库有助于以2D数组格式加载数据框，并具有多个功能，可一次性执行分析任务。Numpy-Numpy数组非常快，可以在很短的时间内执行大型计算。Matplotlib/Se

Scikitlearn是机器学习社区中使用最广泛的机器学习库之一，其背后的原因是代码的易用性和机器学习开发人员构建机器学习模型所需的几乎所有功能的可用性。在本文中，我们将学习如何使用sklearn在手写数字数据集上训练MLP模型。其优势是：它提供分类、回归和聚类算法，如SVM算法、随机森林、梯度提升和k-means。它还被设计为与Python的科学和数值库NumPy和SciPy一起操作。导入库和数

客户流失它是指现有的客户、用户、订阅者或任何类型的回头客停止与公司开展业务或结束与公司的关系。客户流失的类型合同客户流失：当客户签订了服务合同并决定取消服务时，例如有线电视，SaaS。自愿流失：当用户自愿取消服务时，例如手机连接。非合同流失：当客户未签订服务合同并决定取消服务时，例如零售商店中的消费者忠诚度。非自愿流失：当客户在没有任何请求的情况下发生流失时，例如信用卡过期。自愿流失的原因缺乏使用

如今，随着技术的进步，机器学习等技术正在许多组织中大规模使用。这些模型通常使用一组以数据集形式提供的预定义数据点。这些数据集包含特定域的过去/先前信息。在将这些数据点馈送到模型之前组织这些数据点是非常重要的。这就是我们使用数据分析的地方。如果输入到机器学习模型的数据组织得不好，它就会给出错误或不希望的输出。这可能会给组织造成重大损失。因此，正确的数据分析非常重要。关于数据集我们在这个例子中使用的数

使用不同材质的球类做道具是体验式学习项目的一大特色；类似的项目很多，“抛接球”和我之前推荐过的“传递”有些类似，最大的区别在于：“传递”项目中，每人都有一个球，而在“抛接球”项目中，每个小组使用一个球。

但事实上，目前真正可供在职人士选择的、能真正地获得系统输入和启发、最终也能拿到有含金量的毕业证书和学位证书的学习项目并不多，所以我将目光锁定

手写数字识别作为入门级深度学习项目，因此本篇文章重点梳理代码流程，对于不成系统的知识点，我将放在本篇文章讲解，对于系统的知识点，我将其整理为单独的文章，这些文章为本

ToG产品经常会在工作中有这样的疑惑：我到底是产品经理还是项目经理？为什么所有的事情都需要我来处理？我产品设计的事情都还没有完成，每天吭哧吭哧的加班处理和产品无关的事情?那么ToG产品经理到底是否需要掌握项目管理相关的知识呢？甚至，有没有必要去考一个PMP的项目管理证书呢？本文将从产品经理日常工作中，解析产品经历的项目管理方面的角色的困惑。01.扮演项目管理角色，服务好新产品第一个客户一般情况下，

图片发自App1.父母为孩子包办一切太多的中国家长，对孩子的饮食起居照顾得无微不至，为孩子的课余时间安排众多的学习项目，音乐、绘画、舞蹈、外语……家长们希望孩子将来有远大前程的心情可以理解，但这种越俎代庖的方法

一方面原因是自身担任项目经理不久，需要系统地学习项目管理的知识体系；另一方面出于公司项目投标需要用到PMP证书。正好

体验学习中使用的游戏学习项目千差万别，参与游戏的玩家/学员当然也是各不相同；1996年，理查德·巴图在一篇名为《红心、梅花、方块、黑桃：MUD游戏玩家分类》的文章中，提出MUD玩家的四种分类（杀戮者、探索者

最近在做原学习项目的新思考，明天下午汇报今晚才算全部写完。

一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。是一个循环迭代的过程，优秀的模型都是一次次迭代的产物。

在这里，我们将根据给定的特征预测葡萄酒的质量。我们使用互联网上免费提供的葡萄酒质量数据集。该数据集具有影响葡萄酒质量的基本特征。通过使用几种机器学习模型，我们将预测葡萄酒的质量。导入库和数据集Pandas是一个有用的数据处理库。用于处理数组的Numpy库。Seaborn/Matplotlib用于数据可视化。Sklearn-该模块包含多个库，这些库具有预实现的功能，可以执行从数据预处理到模型开发和评

没啥了，最近学习项目不是很多，好在英语的进步历历在目，读书就要心境，慢慢调整吧，最近心不静，或许21天

数据理解是进行机器学习项目的重要第一步，它有助于我们对数据的基本属性有全面的了解，并为后续的数据预处理、特征工程和模型选择提供指导。

也不执行学习项目。可能是太开心，还没从求职成功中缓过来吧？虽然今年不愁了，但是还是拍醒自己，花了钱的学习不能浪费了。也是自己需要的。明天收收心吧。

依照网店的经营流程，在淘宝开店课程中设计了网店开设、网店管理、推广促销和客户服务四个学习项目，每个项目还分解为若干任务，每一任务都有对应的能力训练。

这个深度学习项目的目标是训练一个模型，使其能够自动玩俄罗斯方块，并且在游戏中取

之前做过豆瓣的模仿项目，很多人管我要代码，其实我也找不到了，因为当时就放百度云了，并没有放到码云或是github的习惯。找到也不知道能不能跑起来了，所以我就都没回复了。最近学kotlin，还发现可以通过爬虫的方式获取到相应数据，所以就模仿了豆瓣的电影模块，效果如下效果图.gif因为项目的主要目的是学习kotlin，其他能用第三方的都用了第三方。项目地址：https://github.com/sha

在本文中，我们将比较TensorFlow和PyTorch，并讨论哪个框架更适合您的深度学习项目。设计哲学TensorFlow的设计哲学是构建一个具有可扩展性和可移植性的框架。

引言：发现很多的学科概念性的东西总是会忘记，因为没有用到日常的学习项目中，但是很多的东西往往是经常接触却不知道其中的意思，比如，什么叫软件？？？

什么是过拟合对于机器学习项目而言，过拟合（overfitting）这个问题一般都会遇到。什么是过拟合呢？维基百科：在统计学中，过拟合现象是指在拟合一个统计模型时，使用过多参数。