MatConvNet是一个实现卷积神经网络（CNN）的MATLAB工具箱，用于计算机视觉应用。
用这个工具箱，能很方便地在MATLAB中用GPU来进行训练。

matconvnet的GPU编译版本下载链接。
本资源是基于MATLABR2017b与cuda9.2编译的，编译教程链接：https://blog.csdn.net/lianggyu/article/details/100115246。

matconvnet的gpu编译版本(cuda7.5)，64位系统，（其他的cuda版本能不能用不太清楚，可以试试）

基于MATLAB中MatConvNet工具包实现的VGG网络特征图和卷积核可视化

压缩文件包含三个常用的Matlab深度学习工具箱分别是DeeplearningToolbox,libsvm,matconvnet使用时直接添加到MATLAB的Toolbox路径下即可工具箱里都有一些example可以在这些例子的基础上写一个本人的神经网络结构

MatConvNet+Matlab2016b+VisualStudio2017环境配置具体成绩参考https://blog.csdn.net/Sousky/article/details/80990307成绩1

FindingTinyFacesdemo代码运转的其中一步：安装MatConvNet时需要编译，这是在matlab中对vl_compilenn进行编译后的编译文件，放到tiny/matconvnet/matlab/mex文件夹下即可。

使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为python，框架为tensorflow。
给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。
此项目使用Python2.7+TensorFlow1.4编写，环境太过陈旧，可能无法正常运行起来。
1.下载预训练的vgg网络，并放入到项目的根目录中模型有500M+，故没有放到GitHub上，有需要请自行下载。
下载地址：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat2.选定风格图片和内容图片，放入项目根目录下的images文件夹中在项目根目录下的images文件夹中，有两张图片，分别为content.jpg和style.jpg，即内容图片和风格图片。
如果只是使用默认图片测试模型，这里可以不做任何操作。
如果要测试自定义的图片，请使用自定义的内容图片和/或风格图片替换该目录下的内容图片和/或风格图片，请保持命名与默认一致，或者在se

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。