14篇论文内容分别如下：R-CNN，FastR-CNN，FasterR-CNN，CascadeR-CNN，MaskR-CNN，GridR-CNN，R-FCN，YOLO，SSD，FPN，RetinaNet，CornerNet，FoveaBox，Ours
2023/9/8 8:54:53
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TFlearn中的模型复用，FineTuning，Cifar0_cnn训练后的模型文件，可以直接load之后，继续训练
2023/9/1 18:22:47
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用MATLAB实现卷积神经网络，并对图像进行特征提取文件列表：CNNCNN\cnnapplygrads.mCNN\cnnbp.mCNN\cnnff.mCNN\cnnnumgradcheck.mCNN\cnnsetup.mCNN\cnntest.mCNN\cnntrain.mCNN\expand.mCNN\flipall.mCNN\mnist_uint8.matCNN\sigm.mCNN\test_example_CNN.m
2023/8/17 22:48:07
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本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码，供大家参考，具体内容如下刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。
卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。
神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。
数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。
输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。
借用极客学院的图表示如下：其中，x1,x2,x3为输入数据，经过运算后，得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3.用简单的公式表示如下：在训练过程中，我们将
卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。
神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。
数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。
输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。
借用极客学院的图表示如下：其中，x1,x2,x3为输入数据，经过运算后，得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3.用简单的公式表示如下：在训练过程中，我们将
2023/8/12 13:08:11
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本文来自csdn，文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比，接着让我们直观理解卷积，卷积计算流程，结合案例进行相关的介绍。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。
对比：卷积神经网络、全连接神经网络左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层右图：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层在卷积神经网络中有一个重要的概念：深度卷积
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。
对比：卷积神经网络、全连接神经网络左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层右图：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层在卷积神经网络中有一个重要的概念：深度卷积
2023/8/12 8:42:33
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DeepMindQ&ADataset里的cnn_stories.tgzDeepMindQ&ADataset里的cnn_stories.tgzDeepMindQ&ADataset里的cnn_stories.tgz
2023/8/1 13:45:44
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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
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