该书《Hands_On_Machine_Learning_with_Scikit_Learn_and_TensorFlow_3rd_Edition》相对于第一版，本书第三版所有代码都已从 TensorFlow 1.x 迁移到 TensorFlow 2.x，并且用更简单的 Keras 代码替换了大部分低级 TensorFlow 代码（图形，会话，特征列等）。该书是tensorflow官方网站的推荐图书之一（https://tensorflow.google.cn/resources/learn-ml/basics-of-machine-learning/?hl=zh-tw）本资源不仅有pdf，而且有配套的代码和数据。

基于tensorflow框架(模型使用CNN)进行垃圾邮件分类（包含了中文垃圾邮件分类和英文垃圾邮件分类）

人工智能-深度学习-tensorflow

采用tensorflow（python）实现 YOLO v3目标检测算法，可对图片，包含图片的文件夹、摄像头和视频进行对如下20个类物体的检测。

在win10系统环境下深度学习tensorflow环境搭建实验步骤

21个项目玩转深度学习：基于Tensorflow的实践详解PDF版本

Python 深度学习 北京空气质量LSTM时序预测 tensorflow自定义激活函数hard tanh keras tensorflow backend操作 2010.1.2-2014.12.31北京空气雾霾pm2.5 pm10数据集 折线图loss下降趋势预测值真实值对比图 label encoder one hot min max scale 标准化 numpy pandas matplotlib jupyter notebook 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 数据分析 数据挖掘

交通标识为道路上的行人和车辆提供着丰富的道路交通信息，为调节交通流量、疏导交通、提 高道路通行能力、预示道路状况，减少交通事故起到了至关重要的目的。如果仅仅依靠驾驶人员或 行人对交通标识做出正确反应，难免会出现意外情况，导致交通事故的产生。而随着现代控制理论、 人工智能、传感器与检测技术的高速发展，智能交通系统技术也因此得到了快速的发展，并通过此 技术来辅助车辆驾驶员和控制车辆可以大大减少交通事故的产生。 本文针对车辆的车载交通识别系统进行研究，首先介绍模拟车辆的硬件组成与控制技术，再讨 论与叙述交通标识数据采集、神经网络的图像处理模型的搭建以及车载图像处理技术。模拟系统选 用 Raspberry Pi 板作为 RC 小车控制器，深度学习框架采用 Tensorflow+Keras。系统将通过车载摄像 头感知当前道路、行人、车辆位置、交通灯和交通标识等信息，通过超声波传感器实时监测车辆行 驶的安全距离，实现被控制车辆的左右转向、行进和停车，从而模拟无人驾驶车辆能够安全、可靠 的在道路线上行驶。

人工智能-深度学习-tensorflow

基于CNN的二分类识别，采用的是python+tensorflow框架，识别准确率和验证准确率均90%以上，非常好用。