TensorFlow.js 微信小程序插件 是谷歌开发的机器学习开源项目，致力于为javascript提供具有硬件加速的机器学习模型训练和部署。 TensorFlow.js 微信小程序插件封装了TensorFlow.js库，用于提供给第三方小程序调用。 例子可以看TFJS Mobilenet 添加插件 在使用插件前，首先要在小程序管理后台的“设置-第三方服务-插件管理”中添加插件。开发者可登录小程序管理后台，通过 appid [wx6afed118d9e81df9] 查找插件并添加。本插件无需申请，添加后可直接使用。 引入插件代码包 使用插件前，使用者要在 app.json 中声明需要使用的插件，例如： 代码示例： { ... "plugins": { "tfjsPlugin": { "version": "0.0.6", "provider": "

Deep Learning with TensorFlow Second Edition（2018年3月出版PDF第2版无水印英文原版带书签），研究深度学习和TensorFlow的了解一下。

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树莓派镜像32G，已安装下列基础python库： opencv-python：4.4 tensorflow：1.4.0 keras：2.2.4 sklearn：0.24.1 且已完成串口通信和开机自启功能的配置。 （百度网盘链接+提取码）

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一种新的基于卷积神经网络的数据驱动故障诊断方法 本文提出了一种基于LeNet-5的新型CNN进行故障诊断。 通过将信号转换为二维（2-D）图像的转换方法，该方法可以提取转换后的二维图像的特征，并消除手工特征的影响。 我觉得这很有趣，因为它将CNN应用于机械场景。 .py文件是CNN的实现。 但是我没有提供如何预处理数据集。 参考： L. Wen，X. Li，L. Gao和Y. Zhang，“基于卷积神经网络的新的数据驱动的故障诊断方法，”《 IEEE Transactions on Industrial Electronics》，第1卷。 65，不。 7，页5990-5998，2018年7月。

1. 多曲线 1.1 使用pyplot方式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 11, 1) plt.plot(x, x * 2, label="First") plt.plot(x, x * 3, label="Second") plt.plot(x, x * 4, label="Third") plt.legend(loc=0, ncol=1) # 参数：loc设置显示的位置，0是自适应；ncol设置显示的列数 plt.show() 1.2 使用面向对象方式 import numpy

用于Tensorflow object detection API 训练时打标签的程序，win10下可用

PoseNet和TensorFlow.js 这是在浏览器中使用预训练模型的示例。 对于此特定示例，这是训练有素的模型，这是一种用于移动视觉的有效CNN。 PoseNet可以使用单姿势或多姿势算法检测图像和视频中的人物。 有关此机器学习模型的更多详细信息， ，以获取在Tensorflow.js上运行的PoseNet的高级描述。 查看 笔记： 该代码基于TensorFlow团队发布的模型。 我借用，改编并将其变成一个React组件。 请记住，我刚刚在Chrome中对其进行了测试。 不好意思，我不在乎其他浏览器进行此类实验。 出于明显的原因，您必须允许使用网络摄像头。 不用担心，图像会保留在您的浏览器中。 假设这是GDPR的合规性 :winking_face_with_tongue: PoseNet React组件 import * as React from 'react' import ReactDOM from 'react-

树莓派编译而成的tensorflow动态库