▍1. BP神经网络函数拟合
用BP神经网络进行函数拟合，选用了三层前馈网络，使用BP算法对参数权值进行修正，得到的结果能够在点精度上达到99.99%，总精确度可以通过调节程序中的参数进行修改
更多选项
▍2. python爬虫很好的入门代码
用python的scrapy框架爬取网站的代理ip，是很好的爬虫案例。
▍3. 卷积神经网络识别调制信号星座图
利用tensorflow构建了一个三层的卷积神经网络识别星座图的调制方式。数据源由matlab生成，存储为301*301的图片格式。在训练50次左右准确率可以达到99%以上
▍4. 融合社交网络的个性化推荐系统
融合社交网络的个性化推荐系统，python代码，输入用户号即可得到推荐的熟悉用户，以及推荐的电影。
▍5. 利用神经网络的手写识别Python代码
利用神经网络的手写识别Python代码 ，包括手写识别图片，以及训练神经网络的结构代码，和测试手写识别结果的代码。只要搭配好Python环境即可跑通。
▍6. 新浪微博爬虫
基于python语言编写的新浪微博爬虫，一天可以抓取1300万条数据。
▍7. BP神经网络-Python实现
BP神经网络-Python实现：经典的BP神经网络通常由三层组成: 输入层， 隐含层与输出层.通常输入层神经元的个数与特征数相关，输出层的个数与类别数相同， 隐含层的层数与神经元数均可以自定义。
▍8. python 实现用遗传算法优化神经网络权重
神经网络的训练过程中，使用遗传算法来优化神经网络的权重，用于寻找全局最优权重
▍9. 深度学习检测车辆
用深度学习检测前车，包括车辆重叠、遮挡都能准确检测，检测正确率94.8% ，可供参考
▍10. 网络爬虫房地产信息
利用python编写的网络爬虫，指定网址获取房地产信息，并打包成文本格式保存，不同的网址源码不同，需额外修改代码使用，具有参考意义。
▍11. 人脸识别的python程序
首先搭建深度学习模型中的卷积神经网络，然后进行简单的人脸识别，用python语言编写，训练好的卷积神经网络可用于目标识别、图像识别和检测
▍12. python自动下载花瓣图片的爬虫程序
python自动下载花瓣图片的爬虫程序，对于首页推荐和分类的图片，可以设定要下载的图片数量，程序自动翻页自动下载。如果想下载我的最爱中的图片，翻页部分的代码有些不同。
▍13. 将F5 LC设备配置文件转换为CSV文件，把VS和Pool信息关联。目前支持V9版本设备配置转换。
将F5 LC设备配置文件转换为CSV文件，把VS和Pool信息关联。目前支持V9版本设备配置转换。主要是用来进行设备管理、配置迁移使用。
▍15. 基于python_xpath的爬取好例子网站实例名录（方便查看）
爬取好例子网站的实例名录，方便浏览以寻找自己想要的例子
▍17. 基于socket及tkinter实现聊天室
这算是一个网络编程，服务端开启服务器后，客户端需输入服务端的主机IP才能开始聊天 注意：服务端不能加入聊天，该为使用GUI界面聊天，所以需要socket及tkinter库
▍19. ga_bp-master
说明： py代码，神经网络和遗传算法的优化预测信息(Optimization prediction information of Py code, neural network and genetic algorithm)
▍20. bp
说明： python 实现的bp神经网络预测，数据已经有，可以直接替换，叠加次数还有步长可以自己设置。(Python implementation of BP neural network prediction, the data already has, can be directly replaced, the number of overlap, there are steps you can set yourself.)
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