ruitao-chen Goto Github PK

-kdd-cup99--python

从UCI机器学习资源库中下载KDD CUP 99数据集。在此数据集使用小波分解方法进行去噪，数据产生的小波系数含有信号的重要信息，将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。

3d-

520love

爱她，就要感动她

ale-lsd

Feature importance analysis by accumulated local effects (ALE) in photoacoustic oximetry by learned spectral decoloring (LSD).

annotated_deep_learning_paper_implementations

🧑‍🏫 60 Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠

deepmb

Deep-learning-based framework to reconstruct state-of-the-art multispectral optoacoustic tomography images in real-time

fast-symmetric-diffeomorphic-image-registration-with-convolutional-neural-networks

Fast Symmetric Diffeomorphic Image Registration with Convolutional Neural Networks

fcmimage

Image clustering by FCM

free-programming-books-zh_cn

:books: 免费的计算机编程类中文书籍，欢迎投稿

hwdb1-tensorflow2.0-alexnet

利用Alexnet识别HWDSB1汉字手写体还在玩minist？fashionmnist？不如来尝试一下类别多大3000+的汉字手写识别吧！！虽然以前有一些文章教大家如何操作，但是大多比较古老，这篇文章将用全新的TensorFlow 2.0 来教大家如何搭建

hwdb1-tensorflow2.0-lenet

还在玩minist？fashionmnist？不如来尝试一下类别多大3000+的汉字手写识别吧！！虽然以前有一些文章教大家如何操作，但是大多比较古老，这篇文章将用全新的TensorFlow 2.0 来教大家如何搭建

mb-rec-msot

Model-based Reconstruction for Multispectral Optoacoustic Tomography (MSOT)

medical-computed-tomography-ct-imaging-experiment

医学断层成像实验python

mlp-predict-sales-prices

MLP to predict house's sales price

pa-mi-lsd

photoacoustic oximetry by multiple illumination learned spectral decoloring

pac-and-svd-musk-

从UCI机器学习资源库中下载Musk数据集。在此数据集上分别使用PCA和SVD方法进行特征提取，并报告获得的特征值以及特征向量结果，对数据属性进行分析，使用盒图分别对获得的最优属性进行分析和对比。

pyoat

Python Package for Optoacoustic Tomography (OAT)

python-background-object-identification

background difference method achieve object identification

resnet-

resnet网络识别汉字手写体tensorflow2.0以上

ruitao-chen.github.io

semantic-segmentation-unet-pytorch

简述 这里介绍一下如何使用Pytorch搭建一个UNet的图像分割模型，并训练出效果，论文中的一些trick这里没有使用。 只包含简单的几个模块，并且大部分代码都有注释。 环境 平台：Windows python版本：3.7 Pytorch版本：torch：1.3.0，torchvision：0.4.0 准备 在搭建模型之前，我们还需要做些准备工作，那就是搜集数据，这里我提供一份 msrc2.seg数据集

srcnn-bsds500-pytorch

streamdiffusion

StreamDiffusion: A Pipeline-Level Solution for Real-Time Interactive Generation

xd0615