前30列为特征数据，最后列为标签数据，

判断标准（ADF检验可以得到单位根检验统计量对应的p值，若此值显著大于0.05，则该序列非平稳，否则认为是平稳数据），参考算法：输出信息如下：白噪声处理为了验证

摘要过去几年，在经典数据集PASCAL上，物体检测的效果已经达到一个稳定水平。效果最好的方法是融合了多种低维图像特征和高维上下文环境的复杂集成系统。在这篇论文里

循环神经网络 神经网络的实现

针对实际交通场景下的车辆目标，应用深度学习目标分类算法中具有代表性的Faster R-CNN框架，结合ImageNet中的车辆数据集，把场景中的目标检测问题转换为目标的二分类问题，进行车辆目标的检测识别。相比传统机器学习目标检测算法，基于深度学习的目标检测算法在检测准确度和执行效率上优势明显。通过本实验结果分析表明，该方法在识别精度以及速度上均取得了显著的提高。

No More Strided Convolutions or Pooling:A New CNN Building Block for Low-Resolution Images and Small Objects 无卷积步长或池化:用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv 提出了一个名为SPD-Conv的新的CNN构建块，它完全消除了步长和池化操作，取而代之的是一个空间到深度卷积和一个无步长卷积。

资源给大家带来一个利用卷积神经网络（CNN）进行中文OCR识别，实现自己的一个OCR识别工具。 一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，这样可节省人力打字的时间。

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这是一个手把手教你用 Tensorflow 构建卷机网络（CNN）进行图像分类的教程。教程并没有使用 MNIST 数据集，而是使用了真实的图片文件，并且教程代码包含了模型的保存、加载等功能，因此希望在日常项目中使用 Tensorflow 的朋友可以参考这篇教程。 概述 --- • 代码利用卷积网络完成一个图像分类的功能 • 训练完成后，模型保存在 model 文件中，可直接使用模型进行线上分类 • 同一个代码包括了训练和测试阶段，通过修改 train 参数为 True 和 False 控制训练和测试 数据准备 --- 教程的图片从 Cifar 数据集中获取，download_cifar.py 从 Keras 自带的 Cifar 数据集中获取了部分 Cifar 数据集，并将其转换为 jpg 图片。 默认从 Cifar 数据集中选取了 3 类图片，每类 50 张图，分别是 • 0 => 飞机 • 1 => 汽车 • 2 => 鸟 图片都放在 data 文件夹中，按照 label_id.jpg 进行命名，例如 2_111.jpg 代表图片类别为 2（鸟），id 为 111。

EEG信号处理与分类CNN模型集合+样例运行训练