搭建全连接神经网络对天气的温度实现回归预测 该回归预测没有将样本分为训练集和验证集（缺点：过拟合） 更严谨的做法是每个季度中按照3：1的比例划分训练集和验证集。增加模型的泛化性。 损失函数：MSELoss 均方根误差。

本项目是基于Pytorch的声音分类项目，旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型，如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net，以支持不同的应用场景。

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目标检测Faster-RCNN的Pytorch版本实现。README附详细使用教程。

基于pytorch的手写数学符号识别，识别的准确率有96%，深度学习入门。

基于YOLOv5+PyQt5+Python的AI视觉检测系统

基于CNN的手势识别项目，使用Pytorch构建、训练模型。

《 Python人工智能编程实践（2024年度版）》全书数据和开源代码

本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法。

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第十四届大学生计算机设计大赛

使用OpenCV获取萤石云视频流，并使用PyTorch分析视频流，将分析结果发送到邮箱。可应用于摄像头实时人形检测，发现人形及时通知，并存储视频。

基于pytorch实现的YOLOV5+SORT目标识别及追踪