尼尔森神经网络和深度学习 迈克尔尼尔森（Michael Nielsen）的书-。 在线书的源代码在，而相关的许可证在文件LICENSE.mnielsen 。

基于深度学习的自动驾驶汽车交通标志识别 科技栈 带有Python 3.7.7 64位的Anaconda环境 Jupyter笔记本 图书馆-Keras，TensorFlow，Scikit-Learn，Scikit-Image，OpenCV，Pandas，Numpy，Matplotlib，TKinter，PIL 介绍 交通标志识别（TSR）是任何自动驾驶系统的基本组成部分。 在不久的将来，移动性依赖于这样的系统，以在包括人和其他自动驾驶车辆的交通中进行安全导航。 该项目的主要目标是设计和开发一个健壮且计算轻便的模型，以准确分类道路上的交通标志。 在该领域的现有技术中，很大一部分使用了计算机视觉和分类的常规方法。 另一方面，该项目利用深度卷积神经网络（CNN）来实现高分类精度，同时易于部署在汽车硬件上。 TensorFlow和Keras将构成分类模型的基础架构。 该项目使用的数据集是可在Ka

Element Plus-一个Vue.js 3.0 UI库 :flexed_biceps: Vue 3.0合成API :fire: 用TypeScript编写 状态：测试版 该项目仍在大力开发中。 欢迎加入我们，并提出您的第一个请求。 特别感谢以下机构的慷慨赞助： 文献资料 您可以在上找到更多详细信息，API和其他文档。 国内 加入我们的 ，开始与大家交流。 引导项目 带命令 $ yarn bootstrap 该项目将安装所有依赖项并运行lerna bootstrap来初始化项目 网站预览 带命令 $ yarn website-dev 该项目将启动网站供您预览所有现有组件 您也可以使用此命令启动空白页进行调试 $ yarn website-dev:play //source file: ./website/play/index.vue 组件迁移过程 将的项目转换为问题 将自己分配给问题 通过在下面生成新的组件命令来编

（20180408持续更新）基于QtQuick2.0开发的多个漂亮的界面实例（作为入门首选） 客户端 使用QtQuick技术开发酷炫的客户端 使用QML开发客户端界面 模仿驱动精灵界面（待完善） 模仿QQ界面（待开发） 模仿迅雷设置皮肤界面（待完善） 支持窗口拉伸且可以设置停靠属性 新增QML与C ++交换的接口 新增有赞商城API接口和界面（需要自己申请有赞api的key等） 新增自定义日历选择功能 新增打印有赞商城订单功能 刷新订单功能 新增二维码生成接口（可以参考我的另外的项目） 新增360安全界面模仿 集成各个页面 加入系统托盘功能 新增数字雨效果 憧憬 实现国内针对QtQuick最新

花分类 使用mobilenet v2对102种花朵进行分类并进行转移学习。 使用Costom数据集对花朵图像进行分类 下载资料 在该项目中，使用了 。 您可以下载和。 数据集为tar文件形式，一旦提取，所有图像均位于jpg文件夹内。 标签文件包含一个数组，其索引是图像的编号，而索引处的编号是该图像所属类的编号。 Keras数据生成器 此处，keras图像生成器用于将数据馈送到神经网络。 数据的结构应采用以下方式： 。 在上面的图像中，training_images是包含多个目录的子文件夹，并且每个目录包含属于一个垂直类的图像。 数据准备 由于keras数据生成器要求训练数据采用垂直结构，因此我们需要根据需要准备数据集。 要准备数据集，请参考，将以上述格式转换数据。 在文件中，您需要更改以下变量： TAR_FILE_PATH =''＃提供下载的tar文件的路径EXTRACT_TO_PA

论文“使用STDP进行数字识别的无监督学习”的Brian 2版本源代码 这个小项目是将PU Diehl撰写的论文“使用依赖于尖峰时序的可塑性进行无监督的数字识别学习”中的Brian 1代码转换为Brian 2版本。 先决条件 布赖恩2 MNIST数据集，可以从下载。 数据集包括四个gz文件。 下载它们后解压缩它们。 使用预训练的砝码进行测试： 运行主文件“ Diehl＆Cook_spiking_MNIST_Brian2.py”。 可能需要几个小时，具体取决于您的计算机 上一步完成后，通过运行“ Diehl＆Cook_MNIST_evaluation.py”对其进行评估。 培训新网络： 通过将第214行更改为“ test_mode = False”来修改主文件“ Diehl＆Cook_spiking_MNIST_Brian2.py”并运行代码。 训练后的权重将存储在“权重”文件夹中，

具有Keras联合学习和差分隐私功能的ECG信号分类，卷积神经网络实现 该存储库包含更高级版本。 它包括使用和库的联合学习和差分隐私实现，用于隐私保护机器学习。 该代码已在以下论文中使用，因此如果您想在自己的研究中使用它，请引用此代码。 @ARTICLE{Firouzi2020, author={F. {Firouzi} and B. {Farahani} and M. {Barzegari} and M. {Daneshmand}}, journal={IEEE Internet of Things Journal}, title={AI-Driven Data Monetization: The other Face of Data in IoT-based Smart and Connected Health}, year={2020}, volume={}, number={},

自述文件{#mainpage} 评论员：杨光（ ） 欢迎使用OKVIS：打开基于关键帧的视觉惯性SLAM。 这是作者[1]和[3]的实现，在[2]中有更多结果。 [1] Stefan Leutenegger，Simon Lynen，Michael Bosse，Roland Siegwart和Paul Timothy Furgale。 使用非线性优化的基于关键帧的视觉惯性里程表。 国际机器人研究杂志，2015年。 [2] Stefan Leutenegger。 无人太阳能飞机：高效且鲁棒的自主运行的设计和算法。 博士学位论文，2014。 [3] Stefan Leutenegger，Paul Timothy Furgale，Vincent Rabaud，Margarita Chli，Kurt Konolige和Roland Siegwart。 使用非线性优化的基于关键帧的视觉惯

极验点选汉字验证码 PyTorch + Nodejs model 下载地址: 提取码: 4ivx 免责声明 本项目仅供学习交流使用，请勿用于非法用途，不得在任何商业使用，本人不承担任何法律责任。 参考资料

基于三维卷积自动编码器的高光谱分类无监督空间光谱特征学习 通过，，，张治，，。 拟议框架 介绍 与传统的手工特征提取算法相比，使用深度神经网络（DNN）的特征学习技术表现出卓越的性能。 但是，DNN通常需要大量的训练样本来学习有效的特征，而在高光谱图像中很难获得有效的特征。 因此，在本文中，提出了一种使用三维卷积自动编码器（3D-CAE）的无监督空间光谱特征学习策略。 提出的3D-CAE仅包含3D或元素操作，例如3D卷积，3D池化和3D批处理归一化，以最大程度地探索空间光谱结构信息以进行特征提取。 还设计了一个配套的3D卷积解码器网络来重建输入模式，通过该模式，可以训练网络中涉及的所有参数而无需标记训练样本。 在多个基准高光谱数据集上的实验结果表明，我们提出的3D-CAE在提取空间光谱特征方面非常有效，不仅在传统的非监督特征提取算法方面表现出色，而且在分类应用中也优于许多监督特征提取算