DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

是百度云盘的连接~

集成萤石云摄像头视频

微信小程序云开发-增删改查实现源码，亲自测试可以实现。
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使用bat批处理借助PortQryV2工具进行IP的端口telnet开通测试，测试ip放到list.txt文本中，运行bat批处理，telnet通的放到open.txt；
telnet不通的放到notopen.txt文件内。
非百度云链接，也可从网上查阅资料自行制作。
压缩包内有使用说明，按照list.txt内的格式进行填写ipport，运行bat文件即可。
使用前，建议先ping测试IP连接性，如果IP都是通的，批量telnet会很快完成。
如果IP不通，telnet会有很长的timeout的等待时间。

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知名的斯坦福兔子的三维点云数据，ply格式，最近在做三维重建的项目，自己亲自打开，使用过，绝对没问题。

该demo基于vs平台实现ICP的用发，实现点云配准，代码能够直接使用

用于开发BS架构的车牌识别车型识别的应用。
本案例讲解的是某二手车管理软件的应用案例，前端采用VUE开发的HTML5页面，后端采用SPRINGBOOT开发。

微软coco数据集中测试集2014：test2014.zip。
这只是图片数据，而没有标签数据，因为coco数据集中的测试数据集根本就没有标签数据

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。