Fasttext 用新闻数据进行模型训练 训练结果库

数据主要包括2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息。 （已将hearder列标题写入数据开头） 其中训练数据主要包括10000条记录，14个字段，分别代表： 销售日期（date）：2014年5月到2015年5月房屋出售时的日期； 销售价格（price）：房屋交易价格，单位为美元，是目标预测值； 卧室数（bedroom_num）：房屋中的卧室数目； 浴室数（bathroom_num）:房屋中的浴室数目； 房屋面积（house_area）：房屋里的生活面积； 停车面积（park_space）：停车坪的面积； 楼层数（floor_num）：房屋的楼层数； 房屋评分（house_score）：King County房屋评分系统对房屋的总体评分； 建筑面积（covered_area）：除了地下室之外的房屋建筑面积； 地下室面积（basement_area）：地下室的面积； 建筑年份（yearbuilt）：房屋建成的年份； 修复年份（yearremodadd）：房屋上次修复的年份； 纬度（lat）：房屋所在纬度； 经度（long）：房屋所在经度。

yolov5火焰识别数据集训练结果,原名为best.pt文件，然后自己重命名为fire.pt,类别名为fire,里面还有标注好的火焰数据集，有需要的可以下载使用

1、自己收集整理的经过剔除的口罩数据集总共4692张，并按照8:2进行划分； 2、戴口罩和不戴口罩的正负样本都有； 3、TXT格式标注文件，可以直接拿过来进行训练； 4、自己训练精度达到91%,满足项目需求；

语音识别 Tensorflow CTC 声学模型训练源代码 ，代码解析在https://blog.csdn.net/u012361418，希望能帮到初入语音识别的同学，欢迎大家提出宝贵的建议，大家一起学习，功能进步。

基于深度学习字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练、详细介绍附源码） 基于深度学习字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练、详细介绍附源码） 基于深度学习字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练、详细介绍附源码） 基于深度学习字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练、详细介绍附源码） 基于深度学习字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练、详细介绍附源码）

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大规模稀疏模型训练引擎.pdf

全国嵌入式大赛红绿灯识别数据集：包括红、黄、绿三种灯的实际图片拍照和标注。 全国嵌入式大赛红绿灯识别数据集，符合yolov5模型训练要求

rbf预测数学代码PEMF用户指南 版本2016.v1 模型保真度的预测估计（PEMF）是一种与模型无关的方法来量化替代模型误差。 PEMF将模型训练器，要在其上训练模型的样本数据以及要应用于模型的超参数值用作输入。 作为输出，它提供了替代模型中中值或最大误差的估计值。 ％欢迎任何反馈或评论。 请引导他们到 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%% ％首次使用说明 ％>为了从任何地方调用PEMF，请将路径添加到PEMF目录 ％ ％>为了使用任何第三方代理建模包 ％（例如，对于Kriging为“ dace”，对于SVR为“ Libsvm”）， ％将其放在“ / Models”子文件夹中 包含的百分比型号代码：径向基函数或RBF（具有5种不同的内核） 已测试的第三方模型百分比：克里格（DACE）和SVR（LibSVM）。 可以在以下位置找到它们： ％DACE： ％LibSVM： ％>尝试示例demo_PEMF（在Examples目录下）以了解如何使用PEMF %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%