使用CNN深度学习网络keras框架识别交通标志使用了dataaugmentation，preprocess图片dropout等训练技巧

用于深度学习的pytorch0.4.1版本，包含cuda9.2工具集，和cudnn7.1.4深度学习加速包，该包的清华源已经失效。

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相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。
本文将从整体架构和底层实现的视角，对Caffe源码进行解析。
Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其结构图如下图1所示。
Solver负责深度网络的训练，每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测试网络对象。
每个网络则由若干个Layer构成。
每个Layer的输入和输出Featuremap表示为InputBlob和OutputBlob。
Blob是Caffe实际存储数据的结构，是一个不定维的矩阵，在Caffe中一般用来表

Web的动手Python深度学习这是由Packt发布的AnubhavSingh和SayakPaul编写的“的代码库。
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
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人脸识别依赖于深度学习，识别率高达99.15%，值得学习。

斯坦福大学-深度学习-cs230-DeepLearning-官方知识点总结PDF，以图表形式呈现，全面简单易懂

不能上传大于220M的文件，将吴恩达深度学习课程所有内容分成四部分，这是第一部分，1，2课的PPT，以及作业文件，包含所需数据集。

基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架，包含知识表示学习、实体识别与链接、实体关系抽取、事件检测与抽取、知识存储与查询、知识推理六大功能模块，已实现了命名实体识别、关系抽取、事件抽取、表示学习等功能。

吴恩达深度学习课程第一课第三周编程作业及相关文件。

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。