采用python语言，使用OpenCV和Tensorflow框架达到多线程监控实现动态检测一个封密环境内的人流密度，能动态分析与之相连的监考系统的监控画面并分析得出各个区域的人数，然后将数据发送给服务端存入数据库，客户端可以访问服务器获取统计结果。

《 Python机器学习及实践：从零开始通往Kaggle竞赛之路（2016年度版）》全书数据和开源代码

通过运用时间序列ARIMA模型与循环神经网络（LSTM）对中国包装机器数量进行预测

MotionMaster（动作识别大师）是一款基于 Python 的入门级动作识别项目，旨在为用户提供简单易用的图片和视频动作识别功能。无论是初学者还是有一定编程经验的用户，都能够轻松上手，通过该项目快速了解和应用动作识别技术。

使用Flask搭建的人脸识别api，用于暖暖志愿者系统签到

使用python+tensorflow 2实现了CNN经典模型AlexNet

推荐系统排序模型，基于tensorflow2.0实现，主要用来学习当前主流的一些推荐算法模型

Tensorflow代码示例

描述：turing-materials

一个1.4万参数的垃圾分类小模型，目前1TT100E32X版本的验证集正确率才99%

电路元件分类网络

参考自neural-style-master项目，图像风格迁移绘画AI，仅供学习

强化学习CartPole环境，Tensorflow实现DQN

使用TensorFlow预训练好的RNN模型来提取预分类特征，进而使用预分类特征在机器学习上进行训练和分类。