在Google街景视图中进行虚拟漫步 在， 。 在隔离期间，由于COVID-19大流行，我们目前遇到的情况是，为了共同的福祉，我们减少了在街上自由活动的权利。 人们只能在杂货店等特定情况下外出。 在许多国家，许多边界都是封闭的，旅行被完全禁止。 Virtual Walks是一个使用Pose Estimation模型和LSTM神经网络一起在Google Street View中模拟步行的项目。 对于姿势估计，已修改了模型，而对于动作检测部分，已使用开发了LSTM模型。 该项目能够借助模拟世界各地的街道。 Tensorflow 2.0，Selenium和Python 3.7是该项目中使用的

faster_rcnn_resnet50_coco_2018_01_28.tar.gz的模型，可用于目标检测

现在搞AI研究写论文，其中论文里的框架图模型图很是考验你画图的能力，不费一番心思功夫，怎能画出一个入得Reviewer法眼的图，论文也不大好中，很是发愁。好消息来了，elvis介绍了有个ML visual的利器，提供一份32页的PPT模型图素材，你在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图，再也不用担心画图了！

首先用现有的人脸检测算法，直接对图像进行人脸检测，训练好的人脸分类权值文件last_one.h5已放到log文件夹下，然后将检测的每一个人脸，单独切割出来，进行是否戴口罩的二分类。先对图像中的人脸进行标注，包括了戴口罩的，和不带口罩的两个label的目标。佩戴口罩的人脸图片命名标记为mask_1，没有佩戴口罩的人脸图片为nomask_1，然后在数据集准备好之后可以利用train.py文件训练 ，效果与详解可以看bilibili视频：https://www.bilibili.com/video/BV1dZ4y1F7Po/

股票预测模型，收集用于股票预测的机器学习和深度学习模型，包括交易机器人和模拟。 目录 内容 楷模 LSTM LSTM双向 LSTM 2路径 格鲁 双向GRU GRU 2路径 香草 香草双向 香草2路径 LSTM Seq2seq LSTM双向Seq2seq LSTM Seq2seq VAE GRU Seq2seq GRU双向Seq2seq GRU Seq2seq VAE 注意是您所需要的 CNN-Seq2seq 扩张的CNN-Seq2seq 奖金 如何使用模型之一来预测t + N ， 共识，如何使用情感数据预测t + N ， 用于减小尺寸的深度前馈自动编码器神经网络+深

深度学习作为人工智能技术的重要组成部分，被广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。尽管深度学习在图像分类和目标检测等任务中取得了较好性能，但是对抗攻击的存在对深度学习模型的安全应用构成了潜在威胁，进而影响了模型的安全性。

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