适用于吴恩达的深度学习第四课-卷积神经网络第二周的残差网络的权值集，由于CSDN有文件大小限制，我这里只上传百度网盘的下载地址，文件大小是270.41MB。
这是博主自己训练的结构权值集，博主博客地址：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80250818。

网络环境:ubuntu系统下,python3.4以上,tensorflow1.12.0以上.需要自己训练*Randomsplit50ktrainingsetinto45k/5ktrain/evalsplit.*Padto36x36andrandomcrop.Horizontalflip.Per-imagewhitening.*Momentumoptimizer0.9.*Learningrateschedule:0.1(40k),0.01(60k),0.001(＞60k).*L2weightdecay:0.002.*Batchsize:128.(28-10wideand1001layerbottleneckuse64)

resnet50已训练好模型参数，可在自己的数据上进行微调。
tensorflow

dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型，可以实现使用dlib中的深度残差网络(ResNet)进行实时人脸识别。

结合VGG和残差网络实现工业零件的缺陷检测，基于keras和tensorflow可以直接运转使用

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。