用python3实现基于深度学习的AI人脸识别系统，脚本可以直接运行（包括源码文件、数据文件） 用到技术：Flask + OpenCV-Python + Keras + Sklearn 压缩包中包括：照片样本采集源码、深度学习和训练源码、人脸识别相关源码、Flask实现人脸识别接口等。 通过浏览器上传图片，或者打开摄像头即可识别。

使用卷积加循环神经网络加注意力机制进行时间序列预测。 适用于不懂时间序列预测流程的研究小白，使用这个资源能够很好的理解时间序列预测的整个流程。熟悉数据在网络中的形状变换。代码拿来修改一下数据集路径和些许参数即可运行。

西安大雁塔3dTiles数据

D* Lite算法的核心思想是通过不断更新代价地图来实现路径规划。它使用两个主要的数据结构：状态图和优先队列。状态图记录了每个位置的代价信息，而优先队列则根据代价信息来选择下一个要扩展的节点。 在使用D* Lite算法进行路径规划时，首先需要初始化起点和目标点，并将起点加入到优先队列中。然后，算法会不断从优先队列中选择代价最小的节点进行扩展，直到找到目标点或者无法找到路径为止。在扩展节点时，D* Lite算法会根据当前节点的代价信息和邻居节点的代价信息来更新状态图，并更新优先队列中节点的优先级。

glove.6B.100d.zip 是一个常见的数据集，其中包含预训练的GloVe词向量模型。该数据集提供了包含100维向量的大型单词向量集合，这些向量是在大规模文本语料库上使用GloVe算法训练得到的。

“1+X”大数据平台运维职业技能等级证书初级资料.zip

temps.csv数据集

img和对应的mask：png格式 13218张图片，大小64*64（只包含肺结节区域） LIDC-IDRI原数据集处理太麻烦了，下载感觉都比较费劲；（github有个代码可以处理获得比较精确的mask，但是本身LIDC-IDRI原数据集就很大，下载感觉有些费事，所以也就没去尝试） LUNA16数据集我根据网上DSB tutorial以及参考这个的处理方法最终得到的图片训练得到的dice才为0.3左右，而且LUNA16数据集的mask都是圆形（我觉得这样用于语义分割不太准确吧，毕竟是像素级分类） 找了很久，忘记在哪里下载的了，找到这个数据集，使用U-net训练，得到的dice是0.8816. 如果有大佬可以分享一下512*512的图片，不胜感激。 侵，则删~

帕德博恩数据集详细解读（一看就懂）

数据集样本数量为1532，所有图片已标注为VOC xml和YOLO txt两种格式，其中YOLO TXT 格式的已划分为训练集、验证集和测试集，能直接用于YOLO算法的训练。可用于YOLO小目标检测模型训练，机器学习，深度学习，人工智能，python，pycharm。