Caffe官方教程的中文版，使用的时候可以参考一下。初学者不建议参考。

残差resnet网络 caffe resnet152 Imagenet pre-trained模型

已经编译通过的caffe文件，包含修改好的Makefile.config和Makefile配置文件。

编译后的caffe包，复制到python site-packages文件夹可以直接使用。附有安装说明 编译环境 win7/10,vs2015,python27和python35,cpu版本。 作为一个编程新手，鼓捣了两天的caffe终于成功import了，是时候开启下一阶段了。

waifu2x-caffe位图放大.rar

首先之前已经成功的使用Python做图像的目标检测，这回因为项目最终是需要用摄像头的， 所以实现摄像头获取图像，并且用Python调用CAFFE接口来实现目标识别 首先是摄像头请选择支持Linux万能驱动兼容V4L2的摄像头， 因为之前用学ARM的时候使用的Smart210，我已经确认我的摄像头是支持的， 我把摄像头插上之後自然就在 /dev 目录下看到多了一个video0的文件， 这个就是摄像头的设备文件了，所以我就没有额外处理驱动的部分 一、检测环境 再来在开始前因为之前按着国嵌的指导手册安装的opencv3.2当时没有开启V4L2及GTK_2.x的支持， 所以後面遇到了一连串的问题，请大

cuda10.0配置caffe-action解决cuda不匹配问题的解决方法。

深度学习Caffe框架实战剖析教程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN），本教程以目前已经大量用于线上系统的深度学习主流框架Caffe为例，从底层开始，由浅入深，先是概述Caffe框架，说明其和深度学习的关系，然后讲解并演示 Caffe的配置、部署、使用，接着讲解了Caffe的基本数据结构，然后通过大量的阅读Caffe源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，终达到熟练运用 Caffe 解决实际问题的目的。

windows系统的caffe深度学习库

vgg-face模型的测试官方只有matlab版，上传的这个脚本是python版，亲测可用