youyuge34/SVMTest

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Language
Python
Created about 7 years ago
Updated over 4 years ago

youyuge34/SVMTest

youyuge34

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支持向量机，简化版smo，完整版platt smo函数，核函数，手写识别问题实例，注释充分

PI-REC

🔥 PI-REC: Progressive Image Reconstruction Network With Edge and Color Domain. 🔥 图像翻译，条件GAN，AI绘画

Anime-InPainting

An application tool of edge-connect, which can do anime inpainting and drawing. 动漫人物图片自动修复，去马赛克，填补，去瑕疵

Poems_generator_Keras

唐诗，藏头诗，按需自动生成古诗，基于Keras、LSTM-RNN。文档齐全。

Jupyter Notebook

Mask_Danmu

基于YOLOv2 / Mask-RCNN实现的视频蒙版弹幕，达到bilibili的demo效果。

sepconv_video

基于SpeConv深度学习的视频补帧插帧

Identify_cat

Logistic Regression with a Neural Network mindset to identify cat photos.

Jupyter Notebook

MVPTest_login

非常简洁的mvp架构教程，关于一个简单的登陆系统，注释写的很详细

Cosine_Stateful_Lstm

有关keras中stateful LSTM模型讲解的配套代码

Jupyter Notebook

YouYuMall

基于MVP架构的完整电商android应用开发（包含通用架构设计）

MaterialTest

印象南京App，mvp+retrofit+rxjava，包含登陆，上传，服务器读取功能

LCY_OnlineJudge

NJU_2018高级算法课程OJ答案

kNN_Practice

kNN (k-邻近算法）实现与实战案例

youyuge34.github.io

个人域名博客 Personal Blog Site used hexo

ACM_Personal_Training

个人刷的一些算法题，包括PAT甲乙级（牛客网），带数字序号的是九度oj的考研机试题 http://ac.jobdu.com/

VoteSite

一个基本的投票应用。它包含两部分：一个公开的网站，可以让访客查看投票的结果并让他们进行投票。一个后台管理网站，你可以添加、修改和删除选票。

logRegres

Logistic回归分类器，最优化理论，梯度下降最优化算法，疝气病预测马匹死亡的实例

DecisionTree

构造ID3算法决策树，用matplotlib绘制决策树

Jobbole_Spider

使用scrapy对伯乐在线，知乎，拉勾网进行爬虫爬取

bayes

朴素贝叶斯分类器，文本分类

DarkerFlow

在DarkFlow基础上优化后的yolov2目标检测系统

Jupyter Notebook

LinearRegression

Predict the house price from the imooc course with Jupyter,sklearn.

Jupyter Notebook

TensorFlowDocument_Jupyter

Chinese TensorFlow Document with Jupyter and python2.7

Jupyter Notebook

DBJ_Infomation_System

python2+tornado+MySQL 简单的一个订单采购系统，类似购物车，原代码框架@吴凡，本人仅仅修改

Json2CSV

爬取豆瓣电影短评，并转换为csv格式文件

Jupyter Notebook

MVP_simplestTest

http://www.jianshu.com/p/5c133a8a2b0d 博文对应的最简单的MVP架构，注释写的比较详细

Noir_Art

Share your design work and f**k the life together!

spider_imooc

简单的python2爬虫框架实现，实现简单的调度器、URL池、下载器、解析器、输出模块

ImoocXianYu

《漫尤——动漫资讯综合App》，注释丰富特点是封装了视频自动播放（mediaPlayer+textureView）的sdk，并且在组件封装上下了很大功夫。