bvlc_googlenet.caffemodel，-bvlc_googlenet.prototxt，synset_words

这是基于cuda10.1的cudnn加速包。
下载后解压在cuda安装路径。

Deeplearningsimplifiedbytakingsupervised,unsupervised,andreinforcementlearningtothenextlevelusingthePythonecosystemTransferlearningisamachinelearning(ML)techniquewhereknowledgegainedduringtrainingasetofproblemscanbeusedtosolveothersimilarproblems.Thepurposeofthisbookistwo-fold;firstly,wefocusondetailedcoverageofdeeplearning(DL)andtransferlearning,comparingandcontrastingthetwowitheasy-to-followconceptsandexamples.Thesecondareaoffocusisreal-worldexamplesandresearchproblemsusingTensorFlow,Keras,andthePythonecosystemwithhands-onexamples.ThebookstartswiththekeyessentialconceptsofMLandDL,followedbydepictionandcoverageofimportantDLarchitecturessuchasconvolutionalneuralnetworks(CNNs),deepneuralnetworks(DNNs),recurrentneuralnetworks(RNNs),longshort-termmemory(LSTM),andcapsulenetworks.Ourfocusthenshiftstotransferlearningconcepts,suchasmodelfreezing,fine-tuning,pre-trainedmodelsincludingVGG,inception,ResNet,andhowthesesystemsperformbetterthanDLmodelswithpracticalexamples.Intheconcludingchapters,wewillfocusonamultitudeofreal-worldcasestudiesandproblemsassociatedwithareassuchascomputervision,audioanalysisandnaturallanguageprocessing(NLP).Bytheendofthisbook,youwillbeabletoimplementbothDLandtransferlearningprinciplesinyourownsystems.WhatyouwilllearnSetupyourownDLenvironmentwithgraphicsprocessingunit(GPU)andCloudsupportDelveintotransferlearningprincipleswithMLandDLmodelsExplorevariousDLarchitectures,includingCNN,LSTM,andcapsulenetworksLearnaboutdataandnetworkrepresentationandlossfunctionsGettogripswithmodelsandstrategiesintransferlearningWalkthroughpotentialchallengesinbuildingcomplextransferlearningmodelsfromscratchExplorereal-worldresearchproblemsrelatedtocompute

C++实现opencv+yolo+tensorflow+deepsort检测，网上都是python的，用c++重写的，库全部配置好，需要cuda9.0，cudnn7，tensorflow使用的1.12.0gpu，已在工程中配置好。
下载即用。
文件太大，已记录百度云链接，资源有问题请加文本中的qq

libcudnn7-dev_7.0.5.13-1+cuda9.0_arm64.deblibcudnn

包括支持win10的cuda9.0及cudnn，下载文档后里面有百度网盘的下载链接和密码。

DownloadcuDNNv7.0.5(Dec5,2017),forCUDA9.0,cuDNNv7.0.5LibraryforWindows10,解压后分别将三个文件放到cuda的相应安装目录下

利用keras深度学习框架，生成人脸表情学习模型h5，转换为tensorflow的深度学习框架pb，在OpenCV中利用dnn调用pb模型并判断人脸表情

tensorflow2.4使用CUDA11.1+cudnn时，发现问题缺少cusolver64_10.dll，报错如下。
为了帮助大家解决，把这个dll放上来。
Couldnotloaddynamiclibrary‘cusolver64_10.dll’;dlerror:cusolver64_10.dllnotfound

64位windows10下的支持cuda10.2版本的cudnn工具包。
2019年12月下载时的官网最新。
之前英伟达的人机验证老是刷不出来，这次终于出来了，发上来造福群众。
由于原始的zip超过上传大小限制，我把文件重新压缩为了7z格式，内容没有变化。

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。