RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合

LSTM多变量预测，本程序利用TensorFlow构建一个简易LSTM模型，内含对多个变量因子，以及本程序的运行环境。

用于药物命名实体识别的LSTM-CRF

针对长短期记忆网络（lstm)的算法过程做了详细推导，有具体公式，长达十页，也用matlab对该算法进行了实现，有运行程序和结果图片。

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

对lstm长短时记忆神经网络的简单介绍，包括循环神经网络的基础知识，lstm的简介和用lstm预测正弦图像的实验。

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。

LSTM-Matlab代码，DeepLearning,AI,MachineLearning

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。

基于python3.6实现的，Keras相关资源：LSTM预测模型训练，IMDB数据加载，国际旅行人数预测，IMDB影评分类预测，数据标准化，模型保存到本地，从本地加载训练好的模型，plt图形绘制，以及IMDB数据和国际旅行人数数据包。

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。