大量我本人学习的时候下载以及老师给的分布式深度学习的论文，可以学习使用

基于深度学习的图像去噪算法研讨邓正林电子科技大学

为方便各位同窗下载以及利用imdb电影评价数据集进行深度学习，上传的一份资源文件，下载后请看ReadMe.txt.对应代码请访问我的Github：https://github.com/JackDemo

基于深度学习字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练、详细引见附源码）

采用一种基于深度学习的人脸识别系统，通过逐层预训练的方法训练网络的初始权值，随后再精调网络，可使网络达到全局最优，避免网络模型陷入局部最优。

吴恩达深度学习课程第五课序列模型的作业代码，运用jupyternotebook打开，供各位朋友参考。

目录第一章引言 11.1图像质量评价的定义 11.2研究对象 11.3方法分类 21.4研究意义 3第二章历史发展和研究现状 42.1基于手工特征提取的图像质量评价 42.1.1基于可视误差的“自底向上”模型 42.1.1.1Daly模型 42.1.1.2Watson’sDCT模型 52.1.1.3存在的问题 52.1.2基于HVS的“自顶向下”模型 52.1.2.1结构相似性方法 62.1.2.2信息论方法 82.1.2.3存在的问题 92.2基于深度学习的图像质量评价 102.2.1CNN模型 102.2.2多任务CNN模型 122.2.3研究重点 15第三章图像质量评价数据集和功能指标 163.1图像质量评价数据集简介 163.2图像质量评价模型功能指标 17第四章总结与展望 194.1归纳总结 194.2未来展望 19参考文献 21第一章引言随着现代科技的发展，诸如智能手机，平板电脑和数码相机之类的消费电子产品快速普及，已经产生了大量的数字图像。
作为一种更自然的交流方式，图像中的信息相较于文本更加丰富。
信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输，图像在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入，是人们生活中最基本的信息传播手段，也是机器学习的重要信息源。
图像质量是图像系统的核心价值，此外，它也是图像系统技术水平的最高层次。
但是，对图像的有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致图像质量下降的问题。
例如：在拍摄图像过程中，机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等都会造成图像不够清晰；
在图像存储和传输过程中，由于庞大的数据量和有限通讯带宽的矛盾，图像需要进行有损压缩编码，这也会导致振铃效应、模糊效应和块效应等图像退化现象的出现。
所以，可以说图像降质在图像系统的各个层面都会很频繁地出现，对图像质量作出相应的客观评价是十分重要且有意义的。
为了满足用户在各种应用中对图像质量的要求，也便于开发者们维持、控制和强化图像质量，图像质量评价（ImageQualityAssessment，IQA）是一种对图像所受到的质量退化进行辨识和量化的

21世纪前两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。
当前，随着移动互联网发展红利逐渐消失，后移动时代已经来临。
当新一轮产业变革席卷全球，人工智能成为产业变革的核心方向：科技巨头纷纷把人工智能作为后移动时代的战略支点，努力在云端建立人工智能服务的生态系统；
传统制造业在新旧动能转换，将人工智能作为发展新动力，不断创造出新的发展机遇。

matlab深度学习工具箱之LSTM，采用历史序列进行预测，MATLAB使用实例直接采用工具箱进行序列预测

（秒杀DeepLabV3和Unet的缺陷检测网络）基于分割的深度学习表面缺陷检测方法(cvpr2019)的一个Tensorflow完成

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。