唇语识别系统使用机器视觉技术，从图像中连续识别出人脸，判断其中正在说话的人，提取此人连续的口型变化特征，随即将连续变化的特征输入到唇语识别模型中，识别出讲话人口型对应的发音，随后根据识别出的发音，计算出可能性最大的自然语言语句。

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这是一个matlab对梯度下降的实现，模拟的是x^2+y^2最小值的取得

:basketball: NBA机器学习 :basketball: 该项目的目标是找到一个模型来最好地预测2019-2020赛季因冠状病毒而被暂停的全联盟球队。 对几种模型进行了训练，测试和分析，以找到最合适的模型。 有关神经网络和随机森林预测分析的信息，请参阅2019年笔记本;有关2019-2020年所有NBA球队预测的信息，请参阅2020年笔记本。 更新： 9月中旬，宣布了2020年NBA最佳阵容。 2020年的神经网络模型以87％的准确性预测了此结果。 TLDR 查看此Google幻灯片演示文稿，以获取该项目的免费代码概述： : 。 安装 要实际运行笔记本电脑，您必须先点子以安装Basketball_reference_web_scraper pip install basketball_reference_web_scraper --ignore-installed 运行所有单元以加载数据（请耐心等待）。 贡献

CycleGAN本质上是两个镜像对称的GAN，构成了一个环形网络。只要理解了其一半即单向GAN就便于理解整个CycleGAN的网络了。这是一个CycleGAN相关的项目

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