DeepLearningtutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）

MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox™提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。

PipeCNN:AnOpenCL-BasedOpen-SourceFPGAAcceleratorforConvolutionNeuralNetworks

Word、PPT、Excel，哪一个值得你花精力去学习？我认为是Word，因为Word软件的使用频率高，所以学习以后为你的办公能力带来的提升很大，学会Word能够为你节约很多的工作时间。
有一个段子是这么说的——“我很小的时候就明白了，系鞋带会浪费掉一生中的三年光阴，于是我从不买有鞋带的鞋子。
很多事情你得研究透彻，讲究效率。
”这句话不是我说的，是CNN创办人特德·特纳说的。
花费时间研究常用的软件，可以帮助你节约大量的时间，时间才是人宝贵的财富。
本书精心编排知识点，从正确的使用习惯开始，让你从“以为自己会Word”，成为“真正的Word达人”，从而让你在职场中更高效、更专业。
Chapter1大众误区：为什么我用起来会费劲？11.1Word那么强，你却把它当记事本用？21.2该死的，我又没有保存Word！61.3我保存错了怎么恢复到之前的版本？71.4让你战斗力瞬间飙涨10000+的快捷键！81.5屏幕上你看到的，不一定都会被打印！121.6被滥用的空格键！141.7回车还有软硬之分？161.8回车并不是用来调节段落间距的！181.9靠空格来控制文字位置？看标尺！201.10文字怎么总是对不齐？试试制表位吧！231.11你听说过段落样式吗？281.12拉仇恨的Word自动编号！301.13Word页面忽大忽小，怎么恢复原状？321.14留心观察Word界面，你会发现更多！331.15老板永远打不开的Word！351.16PDF可以完整地转换为Word吗？361.17Word遇到问题还得找Word!38Chapter2排版流程：这样做才专业！392.1排版流程：了解科学排版的过程402.2样式：Word排版工程的灵魂442.3主题：Office永远提供捷径552.4题注：图表自动编号全靠它612.5模板：搞定模板终生受益662.6输出：Word排版定妆术72Chapter3排版之道：怎么排版会好看？793.1好看的版面有规律803.2无声胜有声：留白的魔力843.3该挤的要挤一挤：好身材靠聚拢903.4美人都有齐刘海：对齐很重要933.5山青花欲燃：对比的力量1023.6山重水又复：重复才有氛围1103.7回顾：好看的版面有哪些原则1153.8锦上添花：图片排版术1213.9图表：不止有图和表而已1403.10图文关系的N种可能：图文混排145Chapter4排版特技：被你忽视的排版秘笈1504.1高度自定义的自动目录1514.2特殊位置的多重页码系统1594.3个性化注释的制作和设置1684.4高度自动化的关键词引用和罗列1774.5利用查找和替换迅速完成版面整理183Chapter5学霸之路：长文档编辑技巧1945.1论文（长文档）排版准备篇1955.2排版页面构造及其设置1965.3论文结构及整体规划1995.4段落样式与多级列表2045.5复杂情况下的页眉与页脚（页码）2165.6论文目录与图表编号自动化2255.7科技论文表格的制作与编排2305.8科技论文图片编排2365.9公式录入与编排2425.10参考文献的制作与引用248Chapter6职场之道：不加班，要加薪！2606.1不加班：表格的快速处理2616.2不加班：连席卡都做得又快又好2836.3多加薪：利用邮件发布迅速完成工作2936.4多加薪：有意见一定要用审阅和修订305后记315

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

CAE，CNN，NN，SAE等等matlab版深度学习算法合集，以及相关测试数据，拿到就能直接用。

一本不错的讲述CNN的基本工作原理和相关CNN网络结构的手册

目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。

CNN卷积神经网络tensorflow代码，使用MNIST数据集，安装好python和TensorFlow可直接运行

MatConvNet是一个实现卷积神经网络（CNN）的MATLAB工具箱，用于计算机视觉应用。
用这个工具箱，能很方便地在MATLAB中用GPU来进行训练。

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。