从面部表情实时情感分析 从面部表情实时进行人类情绪分析。 它使用了深度的卷积神经网络。 使用的模型在测试数据上的准确性达到63％。 实时分析器为当前情绪分配合适的表情符号。 模型实现是在keras中完成的。 一些预测的输出： 使用的表情符号： 实时情绪分析器快照 从图中可以明显看出，给定帧的模型预测是中性的。 模型架构 文件清单 facial Emotions.ipynb ：Jupyter笔记本，具有记录完整的代码，从开始到培训都说明模型准备。 可用于重新训练模型。 main.py ：主python webcam_utils ：用于从面部实时检测情绪的代码prediction_utils ：

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基因表达式编程GEP(Gene Expression Programming)是一种基于生物基因结构和功能发明的一种新型自适应演化算法。GEP 是从遗传算法（geneticalgorithms ,简称GAs）和遗传程序设计（genetic pro2gramming ,简称GP）中发展而来，它在吸收了二者优点的同时,又克服了二者的不足之处，其显著特点就是可以利用简单编码解决复杂问题

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Microsoft Expression Blend 4 Step by Step 入门书籍,英文文字版

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