python构建信用卡客户风险识别模型。为了推进信用卡业务良性发展减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户 风险识别的相关工作，减少坏账风险，各大银行都进行了信用卡客户风险识别的 相关工作。某银行研究的风险识别模型随时间推移不再适应业务发展需求，需要 重新进行风险识别模型构建。

基于Pytorch实现的MASR中文语音识别模型文件

Adaboost算法的设计思想。从机器学习的角度简述模型选择的基本原则。丑小鸭定理；Occam剃刀原理；最小描述长度定理。简述分类器集成的基本方法。推导Hard-Margin SVM的优化目标。解释Hinge Loss在SVM中的意义。编程：从MNIST数据集中选择两类，对其进行SVM分类，可调用现有的SVM工具利用sklearn库进行svm训练MNIST数据集，准确率可以达到90%以上。

Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型，FaceNet的官方的预训练模型，20170512-110547 NOTE: If you use any of the models, please do not forget to give proper credit to those providing the training dataset as well.

针对现有基于深度学习的人体动作识别模型参数量大、网络过深过重等问题，提出了一种轻量型的双流融合深度神经网络模型并将该模型应用于人体动作识别。该模型将浅层多尺度网络和深度网络相结合，实现了模型参数量的大幅减少，避免了网络过深的问题。在数据集UCF101和HMDB51上进行实验，该模型在ImageNet预训练模式下分别取得了94.0%和69.4%的识别准确率。实验表明，相较于现有大多基于深度学习的人体动作识别模型，该模型大幅减少了参数量，并且仍具有较高的动作识别准确率。

MiRNA-BD：基于证据的microRNA生物标志物识别模型，林宇鑫，吴文涛，MicroRNA（miRNA）与生物体内许多重要的生物过程相关。大量研究表明，miRNA可以作为疾病临床诊断和治疗的有效生物标志物。目前，miRNA生�

说出文件名字，即可自动查找出文件； 基于语音识别技术或者已有的语音云实现； 实现精确/模糊匹配； 本系统设计核心分为实时 录音、语音识别、文件名数据库、文件检索、用户接口五个模块。使用 Python 调用操作系统（win10）接口，调用硬件设备麦克风进行录音同时设计事件响应机制，满足随时开始录音，随时停止录音，同时保证录音的质 量不受影响。将录音的结果存到磁盘中的指定位置。 两种语音识别模块，一是基于 GMM-HMM 的语音识别模型的训练与使用， 二是使用百度语音识别 API。识别结果传递到文件检索模块进行检索。使用 sqlite 数据库，创建数据表，利用操作系统接口访问文件系统从而从磁 盘中

能够区分0-9的数字，以及+，-，*，/，（）运算符，支持括号运算，识别精度达到90%以上，需要的请自取

使用 CRF++ 训练命名实体识别模型

该程序代码是基于Python3.5开发的，程序代码中包括制作人脸数据集faces_my.py文件，自动打开电脑上的摄像头实时捕捉人脸保存，并保存到指定目录下，可以在程序中设置人脸数据集的大小，初始数据集是10000张人脸图片。人脸大小指定为64*64像素大小，方便后面神经网络的训练。经过模型训练后，该人脸识别算法准确率达到了百分之99。训练模型请运行train.py文件，并可以自行设置训练的批次和迭代结束的条件，训练好模型后会自动在程序运行目录下保存当前训练好的卷积神经网络模型。模型训练完成后，若想看到模型的实际运行效果怎么样，请运行recognition.py文件，程序运行后将会自动调取计算机上的摄像头实时监测人脸并识别人脸，在图形界面窗口实时显示人脸识别的结果。