用于自己保存OTB数据集的结果，将生成的.mat文件拷贝到benchmark中就可以进行实验分析。
本代码以groundtruth为例。
使用参考博客：https://blog.csdn.net/qq_17783559/article/details/90485701

用BiLSTM预测单特征时序数据和多特征时序数据，并提供样例数据。
可以将自己的数据根据样例数据的格式进行修改，则可直接运行

这是一个已经实现了的15*15的五子棋（有禁手）AI，拥有强大的对局能力，并上传源码

已分类的人脸识别库，对深度学习人脸识别有很大帮助，样本数量多，质量好，类别多。
我们自己编写的小型算法验证准确率高达90%+，对于入门AI还是很有帮助的。

脑电信号处理英文原版

GraphAlgorithmsbyMarkNeedhamandAmyE.HodlerCopyright©2019AmyHodlerandMarkNeedham.Allrightsreserved.What’sinThisBookThisbookisapracticalguidetogettingstartedwithgraphalgorithmsfordevelopersanddatascientistswhohaveexperienceusingApacheSpark™orNeo4j.AlthoughouralgorithmexamplesutilizetheSparkandNeo4jplatforms,thisbookwillalsobehelpfulforunderstandingmoregeneralgraphconcepts,regardlessofyourchoiceofgraphtechnologies.Thefirsttwochaptersprovideanintroductiontographanalytics,algorithms,andtheory.Thethirdchapterbrieflycoverstheplatformsusedinthisbookbeforewediveintothreechaptersfocusingonclassicgraphalgorithms:pathfinding,centrality,andcommunitydetection.Wewrapupthebookwithtwochaptersshowinghowgraphalgorithmsareusedwithinworkflows:oneforgeneralanalysisandoneformachinelearning.Atthebeginningofeachcategoryofalgorithms,thereisareferencetabletohelpyouquicklyjumptotherelevantalgorithm.Foreachalgorithm,you’llfind:•Anexplanationofwhatthealgorithmdoes•Usecasesforthealgorithmandreferencestowhereyoucanlearnmore•ExamplecodeprovidingconcretewaystousethealgorithminSpark,Neo4j,orboth图方法方面最新的参考书，本文理论实践兼备（看标题就知道了），内容高清无码书签完整诚不我欺，强烈推荐给需要的朋友！

关于Eyeriss项目的介绍性文档，内容包括介绍卷积神经网络，介绍Eyeriss项目的基本架构、算法单元结构、数据流压缩方式、计算流程方式等。
Eysriss属于MIT的一个项目，目前该项目已经流片。
它的运行效率是普通手机GPU的10倍，因此可以直接在移动设备上执行强大的人工智能算法，而不需要将数据上传到互联网进行处理。

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。

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现流行的AlexNet,VGGNet,GoogleNet,SENet,ResNet等11篇经典卷积神经网络