深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)中近年来备受重视的一支，深度学习根源于类神经网络(ArtificialNeuralNetwork)模型，但今日深度学习的技术和它的前身已截然不同，目前最好的语音识别和影像辨识系统都是以深度学习技术来完成，你可能在很多不同的场合听过各种用深度学习做出的惊人应用(例如：最近红遍大街小巷的AlphaGo)，听完以后觉得心痒痒的，想要赶快使用这项强大的技术，却不知要从何下手学习，可以学习一下这个资料。
可以毫不犹豫的说，这个资料是我看过最系统，也最通俗易懂的关于深度学习的文章。
它是由台大教授李宏毅讲解一天搞懂深度学习讲课的PPT，PPT主要包含四部分：什么是深度学习、深度学习的各种小技巧、有记忆力的深度学习模型、深度学习的应用和展望。
OutlineLectureI:IntroductionofDeepLearningLecturell:TipsforTrainingDeepNeuralNetworkLecturelll:ariantsofneuralNetworkLecturev:NextWaveLectureIntroductionofDeeplearningOutlineoflecturentroductionofDeepLearningLet'sstartwithgeneralmachinelearningWhyDeep"HelloWorldforDeepLearningMachineLearningLookingforafunctionSpeechrecognitionHowareyouImagerecognition=“Cat"Playinggo5-5″(nextmoveDialogueSystemHello(whattheusersaid)(systemresponseImageRecognition:FrameworkcatAsetofModefunctioncat)=“money"dosnakeImageRecognition:FrameworkcatAsetofModelf(41)="cat"f(=“moneyfunctionBetter)=“dog"f2(nakeGoodnessoffunctionfSupervisedLearningTrainingDatamonkey”“cat"“dogImageRecognition:FrameworkcatModelTrainingTestinAsetofunctioncatStepGoodnessofPickthe"Best"FunctionUsingfunctionfStepStep3TrainingDatamonkey”“cat"“dogThreestepsfordeeplearningStepStepStep3:pickdefineasetgoodnessofthebestoffunctionfunctionfunctionDeepLearningissosimple3DCTENCENTCO

python写的车牌识别的小程序，没有使用其它的一些库，几乎都是自写的东西，主要是一些自己的算法和自己的，想要车牌识别例子，图片处理例子的可以下载，目前现在可以主的识别正面对的车牌，通它还有深度学习的小理念。

这是对WPFVisifire3.6.8源代码进行的简单扩展，本源代码中包含了各种实例以及一个完善的程序：内存监视器1＞修改了线Legend样式，并放大了，源系统Legend太小2、设置了圆环内径可设定，原代码内径为外径的1/23、调整了柱状图的间隔系数由0.1改为0.2，要不然，当柱状图比较多时，缝隙太小，给人的视觉感觉就是夹了一个白线4、添加了滚轮缩放和鼠标拖放操作(见里面的程序：内存监视器)5、添加了对DataPoints的绑定支持，这是因为使用DataSource绑定时，在动态曲线的情况下，内存无法释放，而使用DataPoints绑定则可以及时释放内存，这点例子里面也使用了几种绑定的动态曲线例子，并可通过另一个例子：内存监视器来检测不同的数据绑定的内存释放情况。
值得说明的是即使最新的WPFVisifire5.1.7版本，在使用DataSource绑定时，内存也不能及时释放。
还有一些其他的小改进感觉修改WPFVisifire的代码相当困难，很多在不断的尝试下进行的，这点和微软的WPFCharts相比，确实不一样，微软的WPFCharts是完全基于WPF编程思想进行的，注重其神而忽略其形，很多样式模板都是可以在外部修改的，相应的有关外形定义的属性则很少，而这点上，WPFVisifire则相对比价传统，几乎没定义多少模板，但提供了超多的外形属性，连字体大小、颜色等各种属性都能设定。
在数据性能上，微软的WPFCharts比较差，加载4000个数据就慢得不行，WPFVisifire3.6.8一万多个都没问题，更高的没测试，而最新的那个5.1.7版本在我的电脑上加载10W个数据在0.7秒左右，所以要想高性能，商业上还是得花那么一点钱买正版。
微软的Chart扩展：http://download.csdn.net/detail/maiker/9646423

本项目是一个基于安卓的学生考勤系统项目源码，运行注意事项：1.注册时请在/sdcard/目录下建立myfile目录才能注册成功。
2.本系统要使用请先导入学生数据。
数据格式为excel电子文档。
请确保文档中应有学号，姓名列。
3.本系统中配有c编译器，若想使用读卡器功能必须自己配轩c编译器。
相关具体技术请参考android下jni编程相关知识。
项目编译版本2.3.3默认编码GBK

对于图像分割的研究，用马尔科夫随机场能得到更好地图像分割，用于能得到我们想要的任何东西

纯手工大部分汉化mindmanagermac12.0.161版本,主界面、菜单、右键菜单95%汉化，满足英文不好又想使用mindmanager主流需求。
直接把附件压缩包解压，放到对应目录下即可。
应用程序，找到mindmanager图标，单击右键选择“显示包内容”；
然后把附件压缩包解压后（文件夹为：ZH.lproj）复制到以下路径即可：/Contents/Resources/

这份长达238页的银行知识大全，涵盖银行各类信息的知识简介，相信各位能够从其中找到自己想要的知识！

社交媒体监控使用GoogleSpreadsheet的API自动监视和记录社交媒体（FacebookPages，Twitter，Instagram，YouTube，Google+，OneSignal，Alexa）中的粉丝/关注者/喜欢计数器。
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该GoogleApps脚本每天都通过API或URL解析从社交媒体和网页中读取数字，因此您无需这样做！您还可以长期分析它们并创建可爱的图表。
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本资源超值,绝对好!想直接用的话,你都可以就只填你自己的基本信息!!数据结构课程设计论文服装销售管理系统C语言.本资源包括以下内容:一组三人一人一份33页的程序设计报告,一人一份的任务书,一份成绩单,外加一分设计报告PPT,还有源程序,里面有exe可执行文件,可以直接看效果!

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。