台湾大学李宏毅教授的深度学习方面的一些课堂ppt材料,希望可以帮到你们
2015/5/4 21:24:49 80.88MB 李宏毅 深度学习 机器学习 ppt
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图像分类,顾名思义,是一个输入图像,输出对该图像内容分类的描述的问题。
它是计算机视觉的核心,实际应用广泛。
图像分类的传统方法是特征描述及检测,这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是无效的,但由于实际情况非常复杂,传统的分类方法不堪重负。
现在,我们不再试图用代码来描述每一个图像类别,决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。
目前,许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外,经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。
然而,我们似乎无法断言,哪种方法对于图像分来问题效果最佳。
本项目中,我们做了一些有意思的事情:将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN,SVM,BP神经网络进
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毛病诊断时域频域分析代码,深度学习数据的预处理。
2019/11/13 6:11:04 730B 故障诊断
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分享课程——Python-深度学习-物体检测实战;
计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理,基于开源项目解读其应用领域与使用方法。
通过debug方式,详细解读项目中每一模块核心源码,从代码角度理解网络实现方法与建模流程。
为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中,实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法,全程实战操作,通俗讲解其中复杂的网络架构。
章节1物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置章节2MaskRcnn网络框架源码详解章节3基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务章节4练手小项目-人体姿势识别demo章节5必备基础-迁移学习与Resnet网络架构章节6必备基础-物体检测FasterRcnn系列
2016/7/7 13:17:22 704B 深度学习 人工智能
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人工智能基础视频教程零基础入门课程第十二章人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。
第一章人工智能开发及远景引见(预科)第二章线性回归深入和代码实现第三章梯度下降和过拟合和归一化第四章逻辑回归详解和应用第五章分类器项目案例和神经网络算法第六章多分类、决策树分类、随机森林分类第七章分类评估、聚类第八章密度聚类、谱聚类第九章深度学习、TensorFlow安装和实现第十章TensorFlow深入、TensorBoard十一章DNN深度神经网络手写图片识别十二章TensorBoard可视化十三章卷积神经网络、CNN识别图片十四章卷积神经网络深入、AlexNet模型十五章Keras深度学习框架
2022/9/9 0:14:27 351.03MB 人工智能 机器学习 TensorFlow TensorBoard
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--Tensorflow+SSD+Yolo(目标检测)文章11.视频检测该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图,以防参考帖子生效。
2022/9/6 18:11:54 3.22MB 深度学习 目标检测识别
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驾驶员疲劳检测技术的算法设计与硬件完成。
基于深度学习
2022/9/6 10:26:21 1.96MB 深度学习 疲劳检测
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heatープラーニング∞CheatSheet深度学习の実装提示(WiP)ノック作るのが大変になってきたのでTips集に変更しました【注意】このページを利用して,または关して生じた事に关しては,私は一切责任を负いません。
すべて本人责任でお愿い致します。
あくまで个人の趣味で作成しているものですPRは受け付けてますが,実装の依頼などは一切受け付けていませんので,そこをご理解顶けた方のみご利用下さいもしこれがみなさんのお役に立ったらGithub赞助商になってください!有关Study-AI株式会社様のAI実装検定のシラバスに使用していただくことになりました!(画像处理100本ノックも)Study-AI株式会社様ではAIスキルを学ぶ検定コ施されてるので,兴味ある方はぜひ受けることをお勧めします!てものコンテンツを作成されており,AIを学ぶ上でとても参考になります!画像处理100本ノック!!)代号模型方法码VGG16,192014年GoogLeNet-v1ResNet2015年ResNeXt2016年Xception2016年密集网络121、169
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最先提出深度学习算法hinton的自动编码器matlab代码,内容是:利用多层rbm进行自动编码的多层特征训练,然后运用梯度算法进行fineturn。
可以进行特征提取,也可以进行分类。
2022/9/5 18:46:11 22.15MB 自动编码器
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在Opencv中运用预训练的深度学习模型,实现特定物体的识别
2022/9/5 8:21:26 48.54MB 图像识别
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡