什么是OpenThread？ Google发布的OpenThread是... 网络协议的开源实现。 Google Nest已发布OpenThread，以使开发人员可以更广泛地使用Nest产品中使用的技术，从而加快互联家庭产品的开发速度。 ...与操作系统和平台无关的平台狭窄的平台抽象层和较小的内存占用空间，使其具有高度的可移植性。 它支持片上系统（SoC）和网络协处理器（NCP）设计。 ...一个线程认证组件，实现了定义的所有功能，包括所有线程网络层（IPv6、6LoWPAN，具有MAC安全性的IEEE 802.15.4，网格链接建立，网格路由）和设备角色，以及支持。 有关Thre

细分数据集 确保使用--recurse-submodules签出，有一个子模块'tools'用于常见的点滴）它会加载一个包含图像和遮罩的文件夹，其中包含配置文件（像素值对应于类）。 可在以下上进行训练的示例数据集： : 或者可以从import /文件夹中的脚本中导入COCO / Pascal VOC数据集中的类/图像。 查看训练或测试集和蒙版注释： python -m dataset.view --input /path/to/dataset --train (or --test) 对检查图像的预处理很有用。 查看遮罩文件 python view_labels.py some/file.jpg.mask 训练模型： python main.py --lr 0.1 --batch_size 4 --input /path/to/dataset --model "unet --

这是我在官网下的,保证保质保量,共833页。北京大学李晓明教授力荐的一本有关网络结构、社会集群和市场方面跨学科的的优秀的书籍,涉及到经济、社会、计算科学、信息科学。

深度残差收缩网络 深度残差收缩网络是深度残差网络（ResNets）的一种变体，旨在提高高噪声信号或复杂背景下的特征学习能力。 尽管该方法最初是为基于振动的故障诊断而开发的，但也可以应用于图像识别和语音识别。 主要的创新是将软阈值作为非线性转换层集成到ResNets中。 此外，阈值是由专门设计的子网自动确定的，因此不需要专业的专家来确定阈值。 该方法使用TensorFlow 1.0.1，TFLearn 0.3.2和Keras 2.2.1实现，并应用于图像分类。 代码中构造了一个带有3个剩余收缩块的小型网络。 可以使用更多的块和更多的训练迭代来获得更高的性能。 抽象的： 本文提出了一种新的深度学习方法，即深度残差收缩网络，以提高来自高噪声振动信号的特征学习能力，并实现较高的故障诊断精度。 将软阈值作为非线性转换层插入到深层体系结构中，以消除不重要的功能。 此外，考虑到为阈值设置适当的值通常

递归神经网络预测Google股票价格 我试图使用LSTM预测Google股票价格 长短期记忆（LSTM）单元（或块）是递归神经网络（RNN）层的构建单元。 由LSTM单元组成的RNN通常称为LSTM网络。 常见的LSTM单元由单元，输入门，输出门和忘记门组成。 该单元负责在任意时间间隔内“记住”值。 因此，LSTM中的“内存”一词。 就像多层（或前馈）神经网络中一样，这三个门中的每一个都可以被认为是“常规”人工神经元：也就是说，它们计算加权和的激活（使用激活函数）。 从直觉上讲，它们可以看作是通过LSTM连接的值流的调节器。 因此表示“门”。 这些门与单元之间存在连接。 更好的预测模型的结果是：

深度神经网络计算库（clDNN） 停产的仓库 现在，该项目是Intel:registered:OpenVino:trade_mark:Toolkit分发的组成部分。 它的内容和开发已移至 。 要获取最新的clDNN来源，请参考DLDT回购。 深度神经网络计算库（ clDNN ）是用于深度学习（DL）应用程序的开源性能库，旨在加速英特尔:registered:处理器图形（包括HD图形和Iris:registered:图形）上的DL推理。 clDNN包括高度优化的构建块，用于使用C和C ++接口实现卷积神经网络（CNN）。 我们创建了这个项目，以使DL社区能够在Intel:registered:处理器上进行创新。 支持的用法：图像识别，图像检测和图像分割。 经验证的拓扑： AlexNet *，VG

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