一门面向所有人的人工智能公开课。 对初学者来说，有没有易于上手，使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程？近日，麻省理工学院（MIT）正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S191：深度学习入门」。该课程包括一系列有关神经网络及其在序列建模、计算机视觉、生成模型和强化学习等方面的基本应用知识。 课程链接：http://introtodeeplearning.com/ 课程视频：https://www.youtube.com/watch?list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI&v=JN6H4rQvwgY 课程 GitHub：https://github.com/aamini/introtodeeplearning_labs 具体介绍可参考：https://www.jiqizhixin.com/articles/MIT-6-s191-introduction-to-deep-learning http://introtodeeplearning.com/

本人根据网络多个相关博客帖子原创 1）生成dll 建立两个文件 xxx.h , xxx.cpp xxx.h内容如下： #ifdef BUILD_XXX_DLL#define EXPORT __declspec(dllexport)#else#define EXPORT __declspec(dllimport)#endif extern “C”{EXPORT void example(void);… …} xxx.cpp内容如下： #define BUILD_XXX_DLL#include “xxx.h” void example(void){}… … 然后从DOS控制台进行编译（假设已经安装

英文版 RS485读表系统 DL/T645-1997

1、配电网规划设计技术导则( DL∕T 5729-2016).pdf

PacketDotNet.dll和SharpPcap.dll国外使用C#实现的winpcap库SharpPcap库，于是使用SharpPcap库实现了获取特定进程网络流量功能。国外使用C#实现的winpcap库SharpPcap库，于是使用SharpPcap库实现了获取特定进程网络流量功能。

最新成果（3.25） 直接运行exe文件即可 更新于历史3.24 首先我们要去下载fiddler这个软件下面是这个软件的链接 https://www.lanzous.com/iam74xg （上面这个链接里面的东西我都配好了，解压就可以用，可以直接做题） 打开之后 把下面这些勾选上 （一直点是或者确定） 至此差不多可以抓包了 下面开始做题 打开词达人，左侧会出现下图的理解了解（使用前最好把其他软件关了） 双击点开他 然后开始答题， 做完一题后，不要忙着点继续，（因为做完一题后，下一题的链接也会出现再下方，点进去，然后看答案再点继续） 虽然还是自己做，但是有答案总比没答案要好啊

互联网时代。 请在此文centos7上安装JupyterHub的基础上安装opencv-python， dlib，face_recognition，scikit-image。 安装opencv-python及其他 pip3 install opencv-python opencv-contrib-python imutils pytesseract pillow    源码安装dlib（详情介绍在http://dlib.net/ml.html，我用的版本是19.19，构建过程慢），请到官网下载dlib地址   wget http://dlib.net/files/dlib-1

机器学习和深度学习简单（基于应用程序）项目 该存储库包含完成的简单实践项目，以学习ML和DL概念。 每个单独的文件夹都包含一个单独的项目，并且文件夹本身中包含该项目的自述文件。 我还附有我的课程证书。 项目清单是： 使用支持向量机的面部识别：使用numpy实现SVM，然后将其用于执行小型数据集的基本面部识别任务。 使用Yellowbrick分析混凝土的抗压强度：使用简单的回归分析，使用kaggle上的可用数据集来预测混凝土的抗压强度。 从零开始开发人工神经网络以执行股价预测：使用使用sklearn的自定义构建的香草人工神经网络，并实时预测股价。 MNIST Flask应用程序：在MNIST手写号码的数据集上使用ML和DL方法，并为此创建一个Web应用程序。 房价预测：使用Tensorflow的regresiion模型基于各种参数预测房价。 通过广告销售实现收入的多变量决定性优化

matlab傅里叶变换原始码纸 Zhaozhongyuan，Mehmet C.Vuran，Guojuan Guo和Stephen Scott，《 Deep-Waveform：一种基于深度复数值卷积网络的学习型OFDM接收器》，被《 IEEE通讯选定区域》杂志接受，arXiv预印本 @article{zhao2018deepwaveform, author={Zhongyuan Zhao and Mehmet C. Vuran and Fujuan Guo and Stephen Scott}, title={Deep-Waveform: A Learned OFDM Receiver Based on Deep Complex-valued Convolutional Networks}, journal={accepted to IEEE Journal on Selected Areas in Communications}, vol = {}, month = {July}, year = {2021}, url={https://arxiv.org/abs/1810.07181

此为datalogic二维扫码器的配置软件，通过该软件可以读写枪内的参数进行在线调试，好用方便，适合追溯等行业