人工智能领域深度学习训练前的数据集预处理方式，将一个文件夹下面的所有图片名称写入到txt中并且打上标签，便于后期的模型训练。项目中有测试图片和代码，可以直接运行。

隐私计算FATE-模型训练.doc

阿里巴巴稀疏模型训练引擎-DeepRec.doc

参考博客链接：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/116424523

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）