利用keras深度学习框架，生成人脸表情学习模型h5，转换为tensorflow的深度学习框架pb，在OpenCV中利用dnn调用pb模型并判断人脸表情

keras的数据集fromkeras.datasetsimportimdb(x_train,y_train),(x_test,y_test)=imdb.load_data(num_words=20000)

博客地址为：https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/84593705用keras进行多标签分类的图片数据集，图片取自于NUS-WIDE数据集

基于深度前馈网络的交通信号识别完整代码，keras框架实现，详情见博客：http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/79127573

Anno-Mage：半自动图像注释工具具有张量流和keras对象检测模型的半自动图像注释工具箱。
安装克隆此存储库。
在存储库中，执行pipinstall-rrequirements.txt。
请注意，由于与tensorflow安装方式不一致，因此此软件包未定义对tensorflow的依赖关系，因为它将尝试安装tensorflow（至少在ArchLinux上会导致错误的安装）。
请确保已根据您的系统要求安装了tensorflow。
另外，请确保已安装Keras2.1.3或更高版本，并且已安装OpenCV3.x。
a）对于模型-下载并将其保存在/snapshots/

resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notopLinux下是放在“~/.keras/models/”中Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\modelsanaconda下依然好用

LearnhowtomodelandtrainadvancedneuralnetworkstoimplementavarietyofComputerVisiontasksKeyFeaturesTraindifferentkindsofdeeplearningmodelfromscratchtosolvespecificproblemsinComputerVisionCombinethepowerofPython,Keras,andTensorFlowtobuilddeeplearningmodelsforobjectdetection,imageclassification,similaritylearning,imagecaptioning,andmoreIncludestipsonoptimizingandimprovingtheperformanceofyourmodelsundervariousconstraintsBookDescriptionDeeplearninghasshownitspowerinseveralapplicationareasofArtificialIntelligence,especiallyinComputerVision.ComputerVisionisthescienceofunderstandingandmanipulatingimages,andfindsenormousapplicationsintheareasofrobotics,automation,andsoon.Thisbookwillalsoshowyou,withpracticalexamples,howtodevelopComputerVisionapplicationsbyleveragingthepowerofdeeplearning.Inthisbook,youwilllearndifferenttechniquesrelatedtoobjectclassification,objectdetection,imagesegmentation,captioning,imagegeneration,faceanalysis,andmore.YouwillalsoexploretheirapplicationsusingpopularPythonlibrariessuchasTensorFlowandKeras.Thisbookwillhelpyoumasterstate-of-the-art,deeplearningalgorithmsandtheirimplementation.WhatyouwilllearnSetupanenvironmentfordeeplearningwithPython,TensorFlow,andKerasDefineandtrainamodelforimageandvideoclassificationUsefeaturesfromapre-trainedConvolutionalNeuralNetworkmodelforimageretrievalUnderstandandimplementobjectdetectionusingthereal-worldPedestrianDetectionscenarioLearnaboutvariousproblemsinimagecaptioningandhowtoovercomethembytrainingimagesandtexttogetherImplementsimilaritymatchingandtrainamodelforfacerecognitionUnderstandtheconceptofgenerativemodelsandusethemforimagegenerationDeployyourdeeplearningmodelsandoptimizethemforhighperformanceWhoThisBookIsForThisbookistargeted

许多行业专家认为，无人监督学习人工智能的下一个前沿，这可能是人工智能研究的关键，即所谓的一般人工智能。
由于世界上大多数数据都没有标记，因此无法应用传统的监督学习;这就是无监督学习的用武之地。
无监督学习可以应用于未标记的数据集，以发现埋藏在数据深处的有意义的模式，人类几乎不可能发现这些模式。
作者AnkurPatel使用两个简单的，生产就绪的Python框架-scikit-learn和使用Keras的TensorFlow，提供了有关如何应用无监督学习的实用知识。
通过提供实际操作示例和代码，您将识别难以发现的数据模式，获得更深入的业务洞察力，检测异常，执行自动特征工程和选择，以及生成合成数据集。
您只需要编程和一些机器学习经验即可开始使用。

环境：Keras+python3+tensorflow—GPU+jupyternotebook运行本代码实现调用本机摄像头，实时对目标进行检测，识别。

Keras实现实时语义分割的深层神经网络架构ENET

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。