基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
摘要针对于资源三号卫星影像波段少、光谱规模受限的特色，本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
起首，付与主成份阐发非把守预熬炼搜集合构，患上到待测遥感影像特色；
其次，为削减在池化进程中影像特色信息的损失，提出自顺应池化模子，该模子能很好开掘影像特色信息；
末了，将影像特色输入反对于向量机分类器举行分类，患上到云检测下场。
选取典型地域举行云检测试验，并与传统Otsu方式举行比力。
下场评释：本文方式检测精度高，并且不受光谱规模限度。

基于pytroch的深度学习练手使用，首要内容是使用天生相持式神经收集自动天生动漫人物头像，以抵达以假乱真的下场。

本文于收集,文章教学了使用TensorFlow若何来构建神经收集及图像识别与卷积神经收集的详尽描摹。
tensor:张量，是tensorflow的数据模子。
在tensorflow中能够约莫知道为多位数组，展现盘算节点，是tensorflow管理数据的方式。
然则在tensorflow中，张量的实现并非直接付与数组的方式，它仅仅是对于运算下场的援用。
张量的三个首要属性：name、shap

2018.3月出书，残缺326页，非预印版，找了良久的资料，分享给巨匠。

TensorFlow是google基于DistBelief举行研发的第二代家养智能学习体系，其命名来源于自身的运行原理。
Tensor（张量）象征着N维数组，Flow（流）象征着基于数据流图的盘算，TensorFlow为张量从流图的一端行为到另一端盘算进程。
TensorFlow是将繁杂的数据结构传输至家养智能神经网中举行阐发以及处置进程的体系。
此为深度学习框架tensorflowcpu版本

深度学习的不雅点源于家养神经收集的钻研。
含多隐层的多层感知器便是一种深度学习结构。
深度学习经由组合低层特色组成愈加笼统的高层展现属性种别或者特色，以发现数据的漫衍式特色展现。
深度学习的不雅点由Hinton等人于2006年提出。
基于深信度网(DBN)提出非把守贪心逐层熬炼算法，为处置深层结构相关的优化难题带来阻滞，随后提出多层自动编码器深层结构。
另外Lecun等人提出的卷积神经收集是第一个真正多层结构学习算法，它行使空间相对于关连削减参数数目以普及熬炼成果。
深度学习是机械学习钻研中的一个新的规模，其成果在于建树、模拟人脑举行阐发学习的神经收集，它模拟人脑的机制来评释数据，譬如图像，声音以及文本。
同机械学习方式同样，深度机械学习方式也有把守学习与无把守学习之分.不合的学习框架下建树的学习模子颇为不合.譬如，卷积神经收集(Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs)便是一种深度的把守学习下的机械学习模子，而深度信托网(DeepBeliefNets，简称DBNs)便是一种无把守学习下的机械学习模子。

深度学习之卷积神经收集CNN做手写体识另外VS代码。
反对于linux版本以及VS2012版本。
tiny-cnn:AC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks========tiny-cnnisaC++11implementationofconvolutionalneuralnetworks.designprinciple-----*fast,withoutGPU98.8%accuracyonMNISTin13minutestraining(@Corei7-3520M)*headeronly,policy-baseddesignsupportednetworks-----###layer-types*fully-connectedlayer*convolutionallayer*averagepoolinglayer###activationfunctions*tanh*sigmoid*rectifiedlinear*identity###lossfunctions*cross-entropy*mean-squared-error###optimizationalgorithm*stochasticgradientdescent(with/withoutL2normalization)*stochasticgradientlevenbergmarquardtdependencies-----*boostC++library*IntelTBBsamplecode------```cpp#include"tiny_cnn.h"usingnamespacetiny_cnn;//specifyloss-functionandoptimization-algorithmtypedefnetworkCNN;//tanh,32x32input,5x5window,1-6feature-mapsconvolutionconvolutional_layerC1(32,32,5,1,6);//tanh,28x28input,6feature-maps,2x2subsamplingaverage_pooling_layerS2(28,28,6,2);//fully-connectedlayersfully_connected_layerF3(14*14*6,120);fully_connected_layerF4(120,10);//connectallCNNmynet;mynet.add(&C1);mynet.add(&S2);mynet.add(&F3);mynet.add(&F4);assert(mynet.in_dim()==32*32);assert(mynet.out_dim()==10);```moresample,readmain.cppbuildsampleprogram------###gcc(4.6~)withouttbb./wafconfigure--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbb./wafconfigure--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildwithtbbandSSE/AVX./wafconfigure--AVX--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuild./wafconfigure--SSE--TBB--TBB_ROOT=your-tbb-root--BOOST_ROOT=your-boost-root./wafbuildoreditinlude/co

该文件用于制作MMS-GPU的镜像，患上到的镜像可用于种种基于mxnet+gpu框架的深度学习的推理。

深度学习的不雅点源于家养神经收集的钻研。
含多隐层的多层感知器便是一种深度学习结构。

天生相持收集（GAN）实例代码+数据集很适用的代码，并且约莫易学，对于深度学习感兴趣的能够看看数据集有手写图片的识别，也能够交流资源人的数据集

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。