SSD的mAP的python3脚本文件，直接运行可得到mAP-也可用于其他目标检测模型：mobilenet-ssd,yolo,fasterrcnn-voc_eval.py-reval_voc.py
2024/6/2 1:16:39
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c++实现的lenet-5，开发环境是vs2015，打开工程就可以运行，大家可以下MNIST库试试，也希望跟大家学习交流
2024/5/29 17:09:30
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集合了卷积神经网络从神经网络分类Alnex,GoogleNetv1-v4,VGG,Resnet,NetworkinNetwork论文，图像检测R-CNN,FAST-RCNN,Faster-rcnn，Mask-rcnn，SSPN-net，SSD,YOLO，YOLO_v2,YOLO_v3,
2024/5/8 19:11:33
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tensorflow训练之后的Inceptionv3模型，经过Imagenet数据得到的模型参数。
可以直接分类图片，或者经过Retrain实现迁移学习。
可以直接分类图片，或者经过Retrain实现迁移学习。
2024/4/27 1:39:56
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MATLAB底层代码实现深度学习LeNet网络训练，用于Mnist数据集手写识别对于博客见：http://blog.csdn.net/love_ljq/article/details/78976452
2024/4/26 7:01:01
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在胶囊网络上使用迁移学习完成方面级情感分类，用文档级的知识迁移到方面级上，资源提供论文翻译。
原文可自己下载
原文可自己下载
2024/3/25 10:19:36
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nbdserve简单的网络块设备服务器。
由于通常的nbd-server而创建的代码很难交叉编译。
另外，它通常需要配置文件，一次性使用很不方便。
上有针对Linux，Mac，Windows和Android的预构建版本。
支持IPv6，请使用-a[::1]类的选项。
nbdserve0.1.0Vitaly"_Vi"ShukelaSimplenetworkblockdeviceserverUSAGE:nbdserve[FLAGS][OPTIONS]FLAGS:-h,--helpPrintshelpinformation-q,--quietQuietmode,suppressnon-erroroutput-r,
由于通常的nbd-server而创建的代码很难交叉编译。
另外，它通常需要配置文件，一次性使用很不方便。
上有针对Linux，Mac，Windows和Android的预构建版本。
支持IPv6，请使用-a[::1]类的选项。
nbdserve0.1.0Vitaly"_Vi"ShukelaSimplenetworkblockdeviceserverUSAGE:nbdserve[FLAGS][OPTIONS]FLAGS:-h,--helpPrintshelpinformation-q,--quietQuietmode,suppressnon-erroroutput-r,
2024/3/23 14:01:24
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目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。
近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat，到后面的Fast/FasterR-CNN，SSD，YOLO系列，再到2018年最近的Pelee。
短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从twostage到onestage，从bottom-uponly到Top-Down，从singlescalenetwork到featurepyramidnetwork，从面向PC端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat，到后面的Fast/FasterR-CNN，SSD，YOLO系列，再到2018年最近的Pelee。
短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从twostage到onestage，从bottom-uponly到Top-Down，从singlescalenetwork到featurepyramidnetwork，从面向PC端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
2024/3/11 5:24:12
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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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