VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel，caffe-SSD下已经训练好的VGG模型文件，希望对大家有所帮助。

cudnnv7.0版本，适合最新的cuda9.0.是GPU的加速库，安装caffe的GPU版本会用到。

flownet2官方给的网络定义文件需要经过一定的处理才可以被caffe识别使用，这里是按照博客内容修改后得到的结果，具体参考博客：https://blog.csdn.net/qq_25379821/article/details/81175158

fasterrcnn(python+caffe)

安装配置caffe-ssd过程中遇到的坑主要来自配置文件的设置，因此Makefile和对应config的设置异常重要。
附件包含了CPU和GPU版的配置，Python2.7和Python3.5的配置。
另，ssd安装配置过程及可能遇到的坑见https://blog.csdn.net/lukaslong/article/details/81390276

UNETResNet50网络结构caffe版本，

利用caffe实现声音识别

手写数字识别10000次cnn结果，后缀名称为.caffemodel的网络模型文件，已经在caffe初探3中生成了若干网络模型文件，在这里我们可以选择迭代10000次的模型文件，里面包含了网络参数。

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

Caffe学习笔记（一）——Windows下caffe安装与配置-附件资源

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。