caffessd深度学习目标检测python代码,包括单线程和多线程，使用摄像头作为输入视频源。
2024/11/16 2:39:56
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本文档中包含了关于深度学习的源代码，用matlab编写，有测试实例并且有相应结果输出，深度信念网络、卷积神经网络、自编码器、NN网络等可用代码，经测试没有任何错误可以直接下载运行！
2024/11/15 15:02:02
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SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM
本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。
然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。
视觉SLAM算法的现状1、基于稀疏性特征的SLAM2、稠密SLAM和半稠密SLAM3、语义SLAM4、基于深度学习的SLAM
2024/11/13 18:25:29
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深度学习不断增长的能源耗费和性能成本，促使社区通过选择性修剪组件来减少神经网络的规模。
与生物学上的相似之处是，稀疏网络即使不能比原来的密集网络更好，也能得到同样好的推广。
与生物学上的相似之处是，稀疏网络即使不能比原来的密集网络更好，也能得到同样好的推广。
2024/11/12 22:47:52
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Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
2024/11/9 20:51:10
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AttentionModel在ImageCaption、MachineTranslation、SpeechRecognition等领域上有着不错的结果。
那么什么是AttentionModel呢？举个例子，给下面这张图片加字幕（ImageCaption）：一只黄色的小猫带着一个鹿角帽子趴在沙发上。
可以发现在翻译的过程中我们的注意力由小猫到鹿角帽子再到沙发（小猫→鹿角帽子→沙发）。
其实在很多和时序有关的事情上，人类的注意力都不是一成不变的，随着事情（时间）发展，我们的注意力不断改变。
那么什么是AttentionModel呢？举个例子，给下面这张图片加字幕（ImageCaption）：一只黄色的小猫带着一个鹿角帽子趴在沙发上。
可以发现在翻译的过程中我们的注意力由小猫到鹿角帽子再到沙发（小猫→鹿角帽子→沙发）。
其实在很多和时序有关的事情上，人类的注意力都不是一成不变的，随着事情（时间）发展，我们的注意力不断改变。
2024/11/4 19:46:38
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有深度学习中必读经典，以及相应的matlab代码。
此外，文章中本人做的笔记，希望能帮助大家更好的理解。
文章为：1.Afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets（Hinton）2.LearningDeepArchitecturesforAI（Bengio）3.APracticalGuidetoTrainingRestrictedBoltzmannMachines（Hinton）等。
。
code为经典的deeplearningtool（matlab版），有DBN，NN，CNN，etc。
此外，文章中本人做的笔记，希望能帮助大家更好的理解。
文章为：1.Afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets（Hinton）2.LearningDeepArchitecturesforAI（Bengio）3.APracticalGuidetoTrainingRestrictedBoltzmannMachines（Hinton）等。
。
code为经典的deeplearningtool（matlab版），有DBN，NN，CNN，etc。
2024/10/27 20:22:57
31.2MB
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最经典的VGG代码，是深度学习的基础，适合配合VGG代码一起阅读使用，非常适合深度学习初学者阅读学习深度学习框架构建规则。
2024/10/27 11:55:19
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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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