从上文Nengkan出， 您提到的内容基本上围绕以下几个主题：

1. 神经网络时候序列预测聊聊了怎么用LSTM进行时候序列数据的预测，特别是股票价钱预测。

   

2. 图像处理与深厚度学提到了深厚度学在图像处理中的应用，但没有具体展开。

3. OpenCV和PyTorch这两个库被提及， 但基本上是作为工具，用于图像处理和深厚度学。

4. 股票预测文章中许多次提到用LSTM进行股票价钱预测， 包括怎么、处理数据、训练和评估模型。

5. 人造智Neng基础给了关于人造智Neng基础知识的介绍，如LSTM的干活原理和其在时候序列预测中的应用。

6. 全新鲜人造智Neng资料库提到了一个给系统学课程、 论文指导、有工作指导和项目指导的资料库。

神经网络时候序列预测

LSTM是一种循环神经网络的变体，特别适合处理序列数据。它通过引入门控机制来学长远期依赖关系，从而避免老一套RNN的梯度消失问题。

应用 - 股票价钱预测 - 天然语言处理 - 语音识别 - 时候序列琢磨

图像处理与深厚度学

深厚度学在图像处理领域有广泛的应用，比方说：

• 目标检测识别图像中的对象并定位其位置。
• 图像分类将图像分为不同的类别。
• 图像分割将图像划分为不同的区域。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，给了丰有钱的图像处理和计算机视觉功Neng。

PyTorch是一个流行的深厚度学库，给了灵活的API和容易于用的框架。

股票预测

LSTM在股票预测中的应用如下：

1. 数据预处理将股票数据转换为适合LSTM输入的形式， 比方说归一化、创建时候窗口等。
2. 模型，包括定义网络结构、选择激活函数和亏本函数等。
3. 模型训练用往事股票数据训练LSTM模型。
4. 模型评估用测试数据评估模型的预测性Neng。