EPUB格式，包含配套代码。压缩包里还包括Fluent Python，PDF和EPUB格式；Python Master the Art of Design Patterns，PDF格式。 What you will learn Understand the basics of RL methods, algorithms, and elements Train an agent to walk using OpenAI Gym and Tensorflow Understand Markov decision process, Bellman's optimality, and temporal difference (TD) learning Solve multi-armed bandit problems using various algorithms Master deep learning algorithms, such as RNN, LSTM, and CNN with applications Build intelligent agents using the DRQN algorithm to play the Doom game Teach agents to play the Lunar Lander game using DDPG Train an agent to win a car racing game using dueling DQN

证据深度学习 “所有模型都是错误的，但是某些模型（知道何时可以信任它们）是有用的！” -乔治·博克斯（改编） 该存储库包含用于重现的代码（如所发布的），以及更通用的代码，以利用证据学习来训练神经网络，以直接从数据中学习不确定性！ 设置 要使用此软件包，必须首先安装以下依赖项： python（> = 3.7） 张量流（> = 2.0） pytorch（支持即将推出） 现在，您可以安装以开始为模型添加证据层和损失！ pip install evidential-deep-learning 现在，您可以直接在现有tf.keras模型管道（ Sequential ， Functional或model-subclassing ）的一部分中直接使用此包： >>> import evidential_deep_learning as edl 例子 要使用证据深度学习，必须将模型的最后

在本项目中，开发者利用了深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）以及U-Net模型，结合OpenCV库（cv2），实现了一个针对中文车牌的定位、矫正和端到端识别系统。这个系统展示了如何将先进的计算机视觉技术与深度学习算法相结合，以解决实际的图像处理问题。 U-Net是一种特殊的卷积神经网络架构，广泛应用于图像分割任务，包括对象检测和定位。其特点是具有对称的收缩和扩张路径，收缩路径负责捕获上下文信息，而扩张路径则用于精确地恢复对象细节。在车牌定位中，U-Net可以高效地找出图像中的车牌区域，生成对应的掩模，从而帮助确定车牌的位置。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法。在这里，它被用来对定位后的车牌进行图像矫正。OpenCV可以执行图像变换，如旋转、缩放和仿射变换，以确保即使车牌角度不正，也能得到正向展示的图像，这为后续的字符识别步骤打下基础。 接下来，卷积神经网络（CNN）是深度学习中的核心组件，尤其在图像识别任务中表现出色。在这个项目中，CNN模型被训练来识别经过定位和矫正后的车牌上的字符。CNN通过学习多个卷积层和池化层，能自动提取图像特征，并在全连接层进行分类。训练过程中，可能使用了TensorFlow这一强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具和接口，简化了模型构建和训练的过程。 TensorFlow是谷歌开发的开源平台，用于构建和部署机器学习模型。它支持数据流图的构建，允许开发者定义计算流程，然后在CPU或GPU上高效执行。在车牌字符识别阶段，开发者可能构建了一个CNN模型，用大量的带标签车牌图像进行训练，使得模型能够学习到中文字符的特征，达到高精度的识别效果。 这个项目综合运用了深度学习（如U-Net和CNN）、计算机视觉（OpenCV）和强大的开发工具（TensorFlow），实现了对中文车牌的精准定位、矫正和字符识别。这样的端到端解决方案对于智能交通、安防监控等领域有着重要的应用价值，同时也展示了深度学习在解决复杂图像识别问题上的强大能力。通过深入理解和实践这些技术，开发者可以进一步优化模型性能，提升系统在实际环境中的应用效果。

《手写数字识别：基于TensorFlow的LeNet-5模型详解》 在现代科技领域，人工智能（AI）已经成为了一个热门话题，而深度学习作为AI的一个重要分支，正在逐步改变我们的生活。TensorFlow作为Google开发的一款强大的开源库，为深度学习提供了高效、灵活的平台。本篇文章将深入探讨如何使用TensorFlow实现手写数字识别，特别是基于经典的LeNet-5模型。 一、手写数字识别简介 手写数字识别是计算机视觉领域的一个基础任务，其目标是让计算机能够识别和理解人类手写的数字。这项技术广泛应用于自动邮件分拣、移动支付等领域。MNIST数据集常被用作训练手写数字识别模型的标准数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是28x28像素的手写数字图像。 二、LeNet-5模型 LeNet-5是由Yann LeCun等人在1998年提出的，它是最早用于手写数字识别的卷积神经网络（CNN）之一。LeNet-5由几个主要部分组成：输入层、两个卷积层、两个最大池化层、一个全连接层和一个输出层。卷积层用于提取图像特征，池化层用于减小数据尺寸并保持关键特征，全连接层则用于分类。 三、TensorFlow与LeNet-5模型结合 TensorFlow提供了一套强大的API，可以方便地构建和训练LeNet-5模型。我们需要导入必要的库，包括TensorFlow和MNIST数据集。然后，定义模型的结构，包括卷积层、池化层和全连接层。接下来，设置损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam），并定义训练过程。通过训练集进行模型训练，并在测试集上评估模型性能。 四、模型训练与优化 在TensorFlow中，我们可以设定批次大小、训练轮数和学习率等参数来调整模型的训练过程。为了防止过拟合，可以使用正则化、Dropout或早停策略。此外，还可以通过调整超参数、模型结构或引入预训练模型来进一步优化模型性能。 五、实验结果与分析 在完成模型训练后，我们会得到模型在MNIST测试集上的准确率。通过分析模型的错误情况，可以了解模型在哪些数字上表现不佳，从而提供改进的方向。例如，可能需要调整网络结构，增加更多的卷积层或全连接层，或者调整激活函数。 六、实际应用与挑战 手写数字识别技术已经广泛应用于ATM机、智能手机和智能家居设备中。然而，实际应用中还面临许多挑战，如复杂背景、手写风格的多样性以及实时性要求。因此，持续研究和改进模型以适应这些挑战是至关重要的。 总结，本文介绍了如何使用TensorFlow实现基于LeNet-5模型的手写数字识别。通过理解模型结构、训练过程以及可能的优化策略，读者可以深入了解深度学习在解决实际问题中的应用。随着技术的不断发展，我们可以期待在手写数字识别以及其他计算机视觉任务中看到更多创新和突破。

《Tensorflow+Keras深度学习人工智能实践应用》是由林大贵先生所著的一本专注于深度学习技术的实践教程书籍。本书重点介绍了如何利用TensorFlow和Keras这两个强大的深度学习框架来构建和实现各种人工智能应用。TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习库，它广泛应用于数据流图的数值计算。Keras则是一个高层神经网络API，它能够在TensorFlow之上提供更加简洁、快速的实验途径。 书中不仅对深度学习的基本概念、理论和算法进行了详细介绍，更通过大量的实践案例来帮助读者理解并掌握TensorFlow和Keras的实际应用。在本书中，林大贵先生通过对具体问题的分析和解决，展示了如何使用TensorFlow和Keras构建神经网络模型，进行数据预处理，以及如何训练和评估模型。这些实践案例包括但不限于图像识别、文本处理、语音识别等人工智能领域的热门应用。 由于本书的代码实现依赖于Python语言，因此作者强调了Python编程在深度学习中的重要性，并指导读者如何设置Python环境，以及如何使用Python中的相关库来完成深度学习项目。通过Python，读者可以更加灵活地操作数据、编写算法，并且能够利用大量现成的库和框架来加速开发过程。 此外，本书可能还包含了对深度学习未来发展趋势的探讨，帮助读者理解深度学习在工业界和学术界的最新应用，以及它在解决现实世界问题中的潜力和挑战。通过阅读本书，读者不仅能学习到深度学习的基础知识，还能掌握如何将这些知识应用到实际问题中，从而为未来在人工智能领域的发展打下坚实的基础。 《Tensorflow+Keras深度学习人工智能实践应用》是一本结合理论与实践，适合有一定编程基础和对深度学习感兴趣的读者的书籍。它能够帮助读者从零开始，逐步成长为能够在人工智能领域独立进行研究和开发的专业人才。

内容概要：本文针对Salto机器人的智能夹爪系统开发需求，从硬件架构、软件算法和嵌入式系统三个维度提供完整的解决方案。硬件架构方面，详细描述了由IMU传感器、STM32H7主控、Dynamixel舵机、ToF激光雷达、压力传感器阵列、ESP32协处理器和AI加速器组成的硬件拓扑结构。软件算法部分，提供了基于STM32 HAL库和ROS2框架的核心C++源代码，包括松鼠抓取模式的运动控制算法和基于TensorFlow Lite Micro的跳跃预测模型。嵌入式系统方面，介绍了系统的初始化、主控制循环、关键技术实现（如仿生运动控制、自适应阻抗控制、跳跃预测模型）及系统部署流程。此外，还详细描述了跳跃预测模型的训练过程，涵盖数据采集、特征工程、LSTM模型架构、训练优化策略及模型部署优化。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验，熟悉C++编程语言，对机器人技术感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解Salto机器人智能夹爪系统的硬件架构设计；②掌握基于STM32 HAL库和ROS2框架的软件算法实现；③学习如何训练和部署跳跃预测模型，提高机器人的跳跃预测能力。 其他说明：此资源不仅提供了详细的硬件和软件设计方案，还包含了完整的训练跳跃预测模型的方法。开发者可以根据提供的代码和训练方案，在STM32H7平台上进行实际部署和测试。建议在学习过程中结合硬件搭建和代码调试，逐步深入理解每个模块的功能和实现细节。

通过利用pandas库对数据清洗等初步处理后以实现基本实体及实体关系的确认，可实现将现有数据导入neo4j数据库形成基本的图谱 接下来目标： 1.利用TensorFlow建立训练模型对【来源】，【用法用量】，【主治功能】，【性味】等存在大段文字的实体进行进一步的抽取，争取做到抽出准确词语。 2.利用远程监督的方式（或者是其他的方式），对实体关系进行抽取，目前要使用的技术工具还未知。 适用人群：学习不同技术领域的小白或进阶学习者；可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

标题 "基于BERT+Tensorflow+Horovod的NLU（意图识别+槽位填充）分布式GPU训练模块.zip" 提供了关键信息，说明这个压缩包包含了一个使用BERT模型，通过TensorFlow框架，并利用Horovod进行分布式GPU训练的自然语言理解（NLU）系统。NLU是AI领域中的一个重要组成部分，它涉及到意图识别和槽位填充，这两部分是对话系统中的基础任务。 1. **BERT**: BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，由Google在2018年推出。它通过Transformer架构在大量未标注文本上进行自我监督学习，学习到丰富的上下文依赖表示。在NLU任务中，BERT可以提供强大的语义理解能力，提升模型的性能。 2. **TensorFlow**: TensorFlow是Google开源的一个深度学习框架，它允许开发人员构建和部署复杂的机器学习模型。在这个项目中，TensorFlow被用来实现BERT模型的训练流程，包括模型定义、数据处理、优化器配置、损失函数计算等。 3. **Horovod**: Horovod是一个用于分布式训练的开源库，它简化了在多GPU或多节点上并行训练的复杂性。通过Horovod，开发者可以将训练任务分解到多个GPU上，以加速模型的收敛速度。在大型深度学习模型如BERT的训练中，Horovod可以显著提高效率。 4. **意图识别**: 意图识别是NLU的一部分，其目标是理解用户输入的意图或目标，例如在智能助手场景中，识别用户是要查询天气、预订餐厅还是播放音乐。在BERT模型中，这通常通过分类任务来实现，模型会为每个可能的意图分配概率。 5. **槽位填充**: 槽位填充是识别并提取用户输入中的特定信息，如时间、地点、人名等。这些信息称为槽位，填充槽位能帮助系统更好地理解用户的需求。在BERT模型中，这通常采用序列标注方法，为每个输入词分配一个标签，表示它是否属于某个特定槽位。 6. **分布式GPU训练**: 分布式GPU训练是利用多块GPU共同处理大规模计算任务的方法。在本项目中，通过Horovod，BERT模型的训练可以在多台机器的多个GPU上并行进行，每个GPU处理一部分计算，然后同步梯度以更新模型参数，这样可以大大缩短训练时间。 7. **代码结构**："JointBERT_nlu_tf-master"可能代表代码库的主目录，暗示代码实现了BERT模型的联合训练，即将意图识别和槽位填充作为联合任务，这样可能会使模型更好地理解两者之间的关联，从而提升整体NLU性能。 综合以上，这个压缩包中的代码应该是一个完整的端到端解决方案，涵盖了从数据预处理、模型搭建、分布式训练到模型评估的全过程，适用于开发和研究NLU系统，特别是需要高效处理大规模数据的场景。对于想要深入理解和应用BERT、TensorFlow以及分布式训练的开发者来说，这是一个宝贵的资源。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Arduino开发环境与ESP32-CAM开发板结合TensorFlow Lite库实现人体检测功能。这个项目，名为"person_detection_v2.zip"，旨在利用人工智能技术进行实时的人体检测，这对于智能家居、安全监控、无人零售等应用场景具有广泛的应用价值。 我们来了解一下Arduino。Arduino是一种基于开源硬件和软件平台的微控制器，它为电子爱好者、工程师和艺术家提供了一种简单易用的方式来控制各种物理设备。Arduino开发环境，即Arduino IDE，是一个直观的编程工具，用户可以通过编写C++代码来控制Arduino板。 接着是ESP32-CAM开发板。ESP32是由Espressif Systems开发的一种高性能、低功耗的Wi-Fi和蓝牙双模物联网微控制器。ESP32-CAM集成了摄像头接口，可以连接各种摄像头模块，用于图像捕捉和处理，非常适合用于视觉应用如人体检测。 TensorFlow Lite是Google的TensorFlow框架的一个轻量级版本，专为嵌入式设备设计，支持在资源有限的设备上运行机器学习模型。在本项目中，TensorFlow Lite被用来部署预训练的人体检测模型到ESP32-CAM上，以实现本地化的实时人体检测。 为了实现人体检测，我们需要以下步骤： 1. 准备工作：安装Arduino IDE并添加ESP32支持，然后安装Arduino的TensorFlow Lite库。这些库通常可以在Arduino Library Manager中找到。 2. 获取和转换模型：选择一个适合人体检测的预训练模型，例如MobileNet SSD。将该模型转换为TensorFlow Lite格式，使其能在ESP32上运行。这可能需要使用TensorFlow的`tflite_convert`工具。 3. 编写代码：在Arduino IDE中编写代码，包括初始化ESP32-CAM，加载模型，捕获图像，预处理图像以适应模型输入，运行模型预测，以及解析输出结果以识别人体。 4. 测试和优化：上传代码到ESP32-CAM，并进行实时测试。根据性能需求，可能需要调整模型大小、图像分辨率或帧率。优化目标是在保持检测准确性的前提下，尽可能降低资源消耗。 5. 集成应用：将人体检测功能集成到实际应用中，例如通过Wi-Fi将检测结果发送到手机或其他设备，或者触发特定的硬件动作。 在"person_detection_v2.zip"压缩包中，可能包含了完成上述步骤所需的全部资源，如代码文件、预训练模型、库文件等。解压后，开发者可以按照文档指示逐步操作，实现自己的人体检测系统。 总结来说，"person_detection_v2.zip"项目展示了如何将Arduino、ESP32-CAM和TensorFlow Lite结合，实现一个基于物联网的人体检测解决方案。通过这种方式，我们可以利用低成本硬件实现人工智能功能，为日常生活带来智能化的创新应用。