面部表情识别 一个用于识别实时网络摄像头图像上面部表情的卷积神经网络。 安装 该实现已通过Python 3.6.3进行了测试。 您可以根据需要使用conda或virtualenv创建全新的虚拟环境。 TensorFlow 正式conda ,因此pip用于软件包管理。 所有依赖项都可以在requirements.txt文件中找到。 激活Python 3环境后,您可以使用以下命令安装要求 pip install -r path/to/requirements.txt 实时预测 如果您的计算机装有网络摄像头,则可以即时计算预测。 脱下眼镜和帽子,开始进行实时预测 python webcam.py 训练 如果您想自己训练Tensorflow CNN,则需要从kaggle和获取。 对于CK +,您可以使用ckplus_to_csv.py脚本自动检测所有面Kong,解析灰度强度并将所有CK图像收集到
2021-12-30 14:38:45 225.29MB JupyterNotebook
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Python_LeetCode_Coding 数据科学访谈中有四个编码组件:数据结构和算法,机器学习算法,数学和统计以及数据(字符串)操作。 我在此存储库中实时编码了主要技术公司提出的真实面试问题,并在此处托管Python代码。 关于每个主题,我的数据科学博客上都有详细的技术博客文章: : 。 为了最大程度地利用此存储库,我建议您按照自己的节奏将材料和实践结合起来。 第1部分:数学和统计学: 第2部分:数据处理,第1部分: 第3部分:二进制搜索 第4部分:数据处理,第2部分: 第5部分:2021年为初学者磨练Python技能的3个简单问题 第6部分:面向数据科学家的Python Numpy和矩阵问题 第7部分:适用于初学者的Python主词典 https://towardsdatascience.com/master-python-dictionary-for-beg
2021-12-30 13:38:10 28KB JupyterNotebook
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道路裂缝检测神经网络 使用 keras 构建的卷积神经网络以 97.5% 的准确率检测道路裂缝。 这个 repo 包含一个 jupyter notebook 文件,用于正确理解图像数据集和模型训练。 #数据集
2021-12-30 13:15:05 409KB JupyterNotebook
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JupyterHub - 支持多用户服务器版 Jupyter notebooks 技术概览 | 安装 | 配置| 码头工人 | 贡献 | 许可证 | 帮助和资源 JupyterHub 使用 JupyterHub,您可以创建一个多用户集线器,它生成、管理和代理单用户 Jupyter 笔记本服务器的多个实例。 Jupyter 项目创建了 JupyterHub 以支持许多用户。 Hub 可以为学生班级、企业数据科学工作组、科学研究项目或高性能计算组提供笔记本服务器。 技术概述 JupyterHub 的三个主要参与者: 多用户 Hub(tornado 进程)可配置的 http 代理(node-http-proxy) 多个单用户 Jupyter notebook 服务器(Python/Jupyter/tornado) 操作的基本原则是:Hub 启动一个代理人。 默认情况下,代理将所有请求转发到 Hub。 集线器处理登录,并按需生成单用户服务器。 集线器配置代理以将 url 前缀转发到单用户笔记本服务器。 JupyterHub 还提供了一个 REST API 来管理 Hu
2021-12-30 11:31:06 4.14MB 集成开发环境
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JupyterHub - 支持多用户服务器版 Jupyter notebooks
2021-12-30 11:28:27 1.43MB Python开发-集成开发环境
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气候分析 该项目的目标是使用Python和SQLAlchemy进行基本的气候分析和数据集的数据探索。 数据包含在SQLite数据库中。 使用SQLAlchemy ORM查询,Pandas和Matplotlib完成了所有分析。 数据集 使用的工具 PyCharm-Python IDE Jupyter笔记本 Python-熊猫,NumPy,Matplotlib,SQLAlchemy,Datetime,Flask,Scipy 任务 将sqlite表反映到SQLAlchemy中 使用SQLAlchemy create_engine连接到sqlite数据库。 使用SQLAlchemy automap_base()将表反映到类中,并保存对这些名为Station和Measurement的类的引用。 降水分析 设计了一个查询以检索最近12个月的降水数据。 从数据集中的最后日期算起的一年后的日期。
2021-12-29 23:08:08 429KB JupyterNotebook
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冲浪分析 概述 在此项目中,我们使用Jupyter Notebook进行了瓦胡岛的天气分析,并浏览了存储在SQLite数据库中的Weather Data。我们生成了摘要,并使用Flask在网页中显示结果。我们还完成了挑战中的两个摘要统计。 挑战中完成了以下任务。 确定6月的摘要统计信息。 确定12月的摘要统计信息。 资源 数据源:hawaii.sqlite 软体:Python 3.7.6,Visual Studio Code,1.52.1 结果 表1列出了6月份的摘要统计信息,表2列出了12月份的摘要统计信息。 表1 6月份摘要统计 表2十二月汇总统计 我们的结果表明: 6月的温度观测数大于12月的温度观测数。 6月有1700次总温度观测值,12月有1517次总温度观测值。 6月的平均气温高于12月。 6月的平均气温为74.94,12月的平均气温为71.04。差异为3.9。 12月的
2021-12-29 23:04:16 359KB JupyterNotebook
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SlicerNotebooks:示例说明如何在Python中通过Jupyter笔记本使用3D Slicer
2021-12-29 22:13:16 8.81MB python binder jupyter-notebook 3d-slicer
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DDAD-自动驾驶的密集深度 DDAD是TRI(丰田研究所)提供的新的自动驾驶基准,可在挑战性和多样化的城市条件下进行远距离(最大250m)和密集深度估计。 它包含单眼视频和准确的地面深度(在整个360度视野内),这些深度是由安装在跨洲环境中的自动驾驶汽车车队上的高密度LiDAR生成的。 DDAD包含来自美国(旧金山,湾区,剑桥,底特律,安阿伯)和日本(东京,台场)的城市环境的场景。 如何使用 可以在此处下载数据: (257 GB,md5校验和: c0da97967f76da80f86d6f97d0d98904 )和 ( c0da97967f76da80f86d6f97d0d98904 GB,md5校验和: cb244da1865c28898df3de7e904a1200 )。 要加载数据集,请使用。 以下代码段将实例化数据集: from dgp . datasets import S
2021-12-29 19:41:40 8.85MB JupyterNotebook
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监督学习算法
2021-12-29 14:58:56 24KB JupyterNotebook
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