我们正在建造一款开源无人驾驶汽车我们希望得到您的帮助！在，我们相信教育民主化。
我们如何为地球上的每个人提供机会？我们也相信教授真正令人惊奇和有用的主题。
当我们决定建立，向世界传授如何制造自动驾驶汽车时，我们立即知道我们也必须解决我们自己的汽车。
我们与汽车创始人和总裁塞巴斯蒂安·特伦（SebastianThrun）一起，组成了我们的核心无人驾驶汽车团队。
我们做出的第一个决定之一？开源代码，由来自全球的数百名学生编写！。
会费以下是我们开源的项目列表：–许多不同的神经网络经过训练可以预测汽车的转向角。
更多信息。
–用于支撑镜头和相机机身的底座，可以使用标准GoPro硬件安装–多个小时的带标记的驾驶数据–超过10个小时的驾驶数据（激光雷达，相机镜架等）–有助于使深度学习模型与ROS交互如何贡献像任何开源项目一样，此代码库将需要一定程度的考虑。

内含4000多张大学生人脸样本图片，对于做人脸分类器的训练很有帮助

第一次架子啊预训练模型时，下载速度特别慢，而且很多时候回断，特别烦人。
因此把所有模型下载打包，分享出来供有需求的人下载。
因为上传大小限制，只能用百度网盘分享，也添加了安装说明。

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北京理工大学《离散数学》训练题（含答案）

MATLAB复现LSTM网络学习预测,此示例说明如何使用长期短期记忆(LSTM)网络预测时序数据。
要预测序列在将来时间步的值，您可以训练“序列到序列”回归LSTM网络，其中响应是将值移位了一个时间步的训练序列。
也就是说，在输入序列的每个时间步，LSTM网络都学习预测下一个时间步的值。

**DFace**是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。
所有功能都采用　**[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)**　框架开发。
pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。
DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。
DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。
我们建议尝试linuxGPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。

车牌识别：运用到openCVmfcBP神经网络的知识，在这里你可以调用已经训练好的BP网络，或者自己来训练，对单个字符识别蛮高的（但字符数量不是很多呢）

用python编写的决策树ID3算法，运用了Car-Evaluation的例子。
BUG较少，综合了网上的优秀代码，并进一步形成自己的代码。
代码基本有注释，风格良好，能够很快看懂。
内含有比较规范的报告文档，包含所有流程图，说明图，以及文档风格绝对不错，无需更改，建议下载！该算法所测试的数据集如下（已经打包在内，并已经生成xls格式，方便直接使用）：已知：UCI标准数据集Car-Evaluation，定义了汽车性价比的4个类别；
求：用ID3算法建立Car-Evaluation的属性描述决策树Car-Evaluation训练数据集文件：1.car_databases.pdf2.car_evalution-databases.pdf

efficientnettf版本预训练,b0-b7

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。