• 透过摄影观看世界(From The Museum of Modern Art) ----New York Modern Art Museum
  • 课程导言
  • 课程目的: 通过介绍影响摄影作品的创意、手段与技术，讨论观看照片与真正理解照片之间距离的问题。
  • 学习目标

透过摄影观看世界(From The Museum of Modern Art) ----New York Modern Art Museum

课程导言

对于我们中的许多人来说，虽然拍照、分享和浏览照片已经成了日常生活中的习惯，但我们与图像的频繁接触并未培养我们在视觉表达上的素养。

THE COLLECTION OF SCRAPY PYTHON SCRIPTS

• 卷积神经网络预测危险车辆
  - 卷积神经网络模型概述
  - 图片预处理
  - 模型结构
  - 模型优化与调参
  - GUI图形界面

卷积神经网络预测危险车辆

卷积神经网络模型概述

在各种深度神经网络结构中，卷积神经网络是应用最广泛的一种，它由LeCun在1989年提出。卷积神经网络在早期被成功应用于手写字符图像识别。2012年更深层次的AlexNet网络取得成功，此后卷积神经网络蓬勃发展，被广泛用于各个领域，在很多问题上都取得了当前最好的性能。卷积神经网络通过卷积和池化操作自动学习图像在各个层次上的特征，这符合我们理解图像的常识。人在认知图像时是分层抽象的，首先理解的是颜色和亮度，然后是边缘、角点、直线等局部细节特征，接下来是纹理、几何形状等更复杂的信息和结构，最后形成整个物体的概念。

• 百度图库关键字爬虫脚本
  • 本章设计了一个基于Python的爬虫模块，可以根据用户自定义的关键词、待爬取图片数量，自动从百度图库中采集并依次保存图片数据。
  • 功能设计与分析
  • Python语言爬虫相关库

百度图库关键字爬虫脚本

本章设计了一个基于Python的爬虫模块，可以根据用户自定义的关键词、待爬取图片数量，自动从百度图库中采集并依次保存图片数据。

功能设计与分析

本模块为之后的模型训练提供数据集，属于数据采集部分。本模块的功能应解决以下问题：

1. 目标网站的图片数量足够多，车辆种类涵盖基本种类，且爬取难度不宜过高。 综合分析可知，百度图库能满足以上要求。所以采用百度图库为目标爬取网站。
2. 爬虫模块应能根据不同输入的危险车辆类别，爬取不同种类的车辆图片，所以要求爬虫模块能根据不同的车辆类别名称采集图片
3. 爬虫模块应该能够根据用户指定的数目采集图片，并依次编号分类

基于Tensor Flow的危险车辆识别

这是大二下学期的综合课程设计的一个题目，本来四周的课时，前两周因为和信安大赛、数学建模冲突了，第三周才开始。各个模块都太仓促了，尤其卷积神经网络那块，其实可以做的稍微好一点的。只是按时按要求完成了任务要求，并没有什么很好的创新点，尤其是在模型方面####

• 这是数学建模校赛的题目，两个人写建模论文确实太累了
  - 针对问题1,
  - 针对问题2，
  - 针对问题3，
  - 问题4，
  - 关键字 :
  - 图片
  - code

这是数学建模校赛的题目，两个人写建模论文确实太累了

本文针对不完全对称信息下的客户授信评估问题，利用GBDT(Gradient Boosting Decesion Tree)梯度提升决策树算法等方法，综合运用了Python、Xgboost、Matlab等软件建立了授信额度估算模型和客户预测违约模型，定量分析了在完整数据以及数据缺失情况下的模型效果，并向公司管理层提出了关于授信额度估算的分析与建议。

基于区块链的学历认证系统

• 安装 node.js Git
• 创建GitHub仓库，关联ssh key
• 安装hexo 搭建本地博客
• 克隆主题样式，修改整站配置文件
• 撰写博文 1. 创建文件 2. 使用MarkDown语法编辑
• 部署博客至GitHub