Anno-Mage：半自动图像注释工具具有张量流和keras对象检测模型的半自动图像注释工具箱。
安装克隆此存储库。
在存储库中，执行pipinstall-rrequirements.txt。
请注意，由于与tensorflow安装方式不一致，因此此软件包未定义对tensorflow的依赖关系，因为它将尝试安装tensorflow（至少在ArchLinux上会导致错误的安装）。
请确保已根据您的系统要求安装了tensorflow。
另外，请确保已安装Keras2.1.3或更高版本，并且已安装OpenCV3.x。
a）对于模型-下载并将其保存在/snapshots/

在mnist数据集上简单实现了孪生网络的tensorflow代码，包括训练过程，测试过程和图示过程。
代码包中自带图像，可以直接运行。

tensorflow通过bazel编译生成的so库

最新版非常清晰的彩色的pdf+源代码，作者通过具体的例子，应用两款非常流行的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，帮助你掌握构建机器学习系统所需要的概念和工具。

Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已

LearnhowtomodelandtrainadvancedneuralnetworkstoimplementavarietyofComputerVisiontasksKeyFeaturesTraindifferentkindsofdeeplearningmodelfromscratchtosolvespecificproblemsinComputerVisionCombinethepowerofPython,Keras,andTensorFlowtobuilddeeplearningmodelsforobjectdetection,imageclassification,similaritylearning,imagecaptioning,andmoreIncludestipsonoptimizingandimprovingtheperformanceofyourmodelsundervariousconstraintsBookDescriptionDeeplearninghasshownitspowerinseveralapplicationareasofArtificialIntelligence,especiallyinComputerVision.ComputerVisionisthescienceofunderstandingandmanipulatingimages,andfindsenormousapplicationsintheareasofrobotics,automation,andsoon.Thisbookwillalsoshowyou,withpracticalexamples,howtodevelopComputerVisionapplicationsbyleveragingthepowerofdeeplearning.Inthisbook,youwilllearndifferenttechniquesrelatedtoobjectclassification,objectdetection,imagesegmentation,captioning,imagegeneration,faceanalysis,andmore.YouwillalsoexploretheirapplicationsusingpopularPythonlibrariessuchasTensorFlowandKeras.Thisbookwillhelpyoumasterstate-of-the-art,deeplearningalgorithmsandtheirimplementation.WhatyouwilllearnSetupanenvironmentfordeeplearningwithPython,TensorFlow,andKerasDefineandtrainamodelforimageandvideoclassificationUsefeaturesfromapre-trainedConvolutionalNeuralNetworkmodelforimageretrievalUnderstandandimplementobjectdetectionusingthereal-worldPedestrianDetectionscenarioLearnaboutvariousproblemsinimagecaptioningandhowtoovercomethembytrainingimagesandtexttogetherImplementsimilaritymatchingandtrainamodelforfacerecognitionUnderstandtheconceptofgenerativemodelsandusethemforimagegenerationDeployyourdeeplearningmodelsandoptimizethemforhighperformanceWhoThisBookIsForThisbookistargeted

许多行业专家认为，无人监督学习人工智能的下一个前沿，这可能是人工智能研究的关键，即所谓的一般人工智能。
由于世界上大多数数据都没有标记，因此无法应用传统的监督学习;这就是无监督学习的用武之地。
无监督学习可以应用于未标记的数据集，以发现埋藏在数据深处的有意义的模式，人类几乎不可能发现这些模式。
作者AnkurPatel使用两个简单的，生产就绪的Python框架-scikit-learn和使用Keras的TensorFlow，提供了有关如何应用无监督学习的实用知识。
通过提供实际操作示例和代码，您将识别难以发现的数据模式，获得更深入的业务洞察力，检测异常，执行自动特征工程和选择，以及生成合成数据集。
您只需要编程和一些机器学习经验即可开始使用。

california_housing_train.csv一个CSV文件。
用来学习TensorFlow用的数据文件。

环境：Keras+python3+tensorflow—GPU+jupyternotebook运行本代码实现调用本机摄像头，实时对目标进行检测，识别。

七月在线TensorFlow框架实战，包含授课课件和部分源码，Jupyter打开。
计算机视觉：分类，识别，无人驾驶，图像搜索等自然语言处理：语言模型、机器翻译、词性标注、实体识别、情感分析等

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。