ORBBEC®DaBai系列深度相机利用结构光3D成像技术获取物体的深度图像，同时利用彩色相机采集物体的彩色图像。
系列基于双目结构光3D成像技术。

2018/2019/校招/春招/秋招/自然语言处理(NLP)/深度学习(DeepLearning)/机器学习(MachineLearning)/C/C/Python/面试笔记

MNIST深度学习入门级资源，相当于编程的helloworld

本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层没有调用tensorflow,pytorch等深度学习框架，手动实现了各层的反向传播BP算法

手写数字图片1000张，由minist转化来的JPG格式，机器学习，深度学习都可以使用

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

C语言课程实验报告，图的深度遍历与广度遍历程序源代码，在VisualC++6.0上已经通过

一个架构大师必须高屋建瓴，道术结合，准确把握总体业务目标和具体技术选型。
架构的本质是系统有序化重构，适配业务发展。
业务架构/应用架构/技术架构类似生产力/生产关系/生产工具的关系，它们之间有主次，有先后。
业务架构解决系统如何理解业务的问题，过程分两步。
首先是业务定位和边界划分，对于复杂业务，还需要进一步抽象，形成共享业务域，构造基础业务平台。
应用架构解决系统如何合理拆分，微服务属于应用架构范畴，相比传统的SOA或分布式架构，它更适用复杂的业务场景（业务广度和深度复杂，业务之间存在大量共享业务逻辑）。

基于深度学习的文本检测，不是文本识别！https://blog.csdn.net/LuohenYJ

基于深度学习的故障诊断模型代码和数据，有数据，有源码，可以直接跑通！亲测可以直接使用，对深度学习和故障诊断应用有一定的借鉴意义，代码注释全面

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。