本文来自于简书，本文主要介绍人工神经网络入门知识的总结，希望对您的学习有所帮助。
我们从下面四点认识人工神经网络（ANN:ArtificialNeutralNetwork）：神经元结构、神经元的激活函数、神经网络拓扑结构、神经网络选择权值和学习算法。
1.神经元：我们先来看一组对比图就能了解是怎样从生物神经元建模为人工神经元。
人工神经元建模过程下面分别讲述:生物神经元的组成包括细胞体、树突、轴突、突触。
树突可以看作输入端，接收从其他细胞传递过来的电信号；
轴突可以看作输出端，传递电荷给其他细胞；
突触可以看作I/O接口，连接神经元，单个神经元可以和上千个神经元连接。
细胞体内有膜电位，从外界传递过来的电

这是一本零基础就能读懂的算法书籍，读者不需要因为自己没有语言基础而畏惧。
书籍的第2章便是一个C语言的入门教程，内容非常易懂，并且十分实用，阅读完这章就可以对本书需要的C语言基础有一个较好的掌握。
本书已经覆盖了大部分基础经典算法，不仅可以作为考研机试和PAT的学习教材，对其他的一些算法考试（例如CCF的CSP考试）或者考研初试的数据结构科目的学习和理解也很有帮助，甚至仅仅想学习经典算法的读者也能从本书中学到许多知识，本书还有配套的《算法笔记上机训练实战指南》本书的作者是同样经历过考研机试和各类算法考试的专家型学长，知晓这类考试中的痛点，以及考生在学习算法时容易产生困惑的地方，因此可以把本书看作是学长为你奉献的满满的经验干货，这是有价值的东西。
本书的试印版本献给了浙大考研学子，并令当年的浙大考研机试平均分增加了十多分，收获了考生的大量好评。
但作者并没有止步于此，经过了半年多时间的内容完善和补充之后，新的版本在新一年的考研机试中再次获得了考生的一致赞美。
最后，在经过精心整理之后，书籍终于定稿，并编撰成书。
我们知道，纸质书籍的一个弱点就在于不能像软件一样随时更新内容，但本书采用了与二维码相结合的方式，使得本书变为能够随时更新内容的书籍，读者也可以随时从二维码中找到勘误。
这种作者和读者能够相互沟通的方式让书籍变“活”了，也能够帮助提升读者对知识的理解。
内容简介本书内容包括：C/C++快速入门、入门模拟、算法初步、数学问题、C++标准模板库（STL）、数据结构专题（二章）、搜索专题、图算法专题、动态规划专题、字符串专题、专题扩展。
本书印有二维码，用来实时更新、补充内容及发布勘误的。
本书可作为计算机专业研究生入学考试复试上机、各类算法等级考试（如PAT、CSP等）的辅导书，也可作为“数据结构”科目的考研教材及辅导书内容的补充。
本书还是学习C语言、数据结构与算法的入门辅导书，非常适合零基础的学习者对经典算法进行学习。

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深度学习在图像识别上的应用掌握深度学习算法掌握TensorFlow框架以及图像识别应用案例

此数据集包含1000张图片，总共分为10类。
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每类100张，可用于验证机器学习中的KNN,kmeans,贝叶斯，SVM等机器学习算法。
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《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
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《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
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基于c++和深度学习算法的骨架检测算法，可以实时运行，但需要基本的Nvidia的显卡，实测显卡750TI可以实时

Python实现MapReduce的WordCount（hadoop平台）在进行大数据处理时，JAVA程序用的较多，但是，想要把深度学习算法用到MapReduce中，Python是深度学习和数据挖掘处理数据较为容易的语言，所以基于以上考虑，本文介绍了使用python实现MapReduce中的WordCount实验

EM算法也就是期望最大化算法，是一种无指导的学习算法。
ThislittlesoftwareistherealizationofEMalgorithmintheapplicationoftossiingthecoin,whichisdescribedinthepaperofMichaelCollinsin1997.下载包中包含：源代码、可执行程序、关于EM算法的paper

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。