Rigging.js Rigging.js是一个开放源代码的react.js应用程序，它获取由面部网格tensorflow.js模型生成的关键点，然后将人物在镜头前所做的动作映射到3d模型中。 可以使用从下载的任何模型。 建立并运行 git clone https://github.com/haruiz/RiggingJs.git cd RiggingJs npm install npm start 尝试不同的型号 如上所述，可以使用从下载的任何模型。 这些模型是免费提供的。 路线图 3D角色的自动索具和动画：使用当前最先进的深度学习模型。 使用Facemesh模型的3D表情动画 录制动画 您可以在此处查看详细的。 如何贡献： 随意发送拉取请求 第三方库： 灵感来自： Pose Animator 2 ：Pose Animator提取2D矢量图并根据PoseNet和FaceMe

基于深度学习开发一个个性化新闻推荐系统，主要内容有： 1. 深入学习推荐系统及深度学习相关理论与技术，熟悉开发环境及工具。 2. 对系统进行分析与设计，要求实现以下功能：（1）编写爬虫脚本或通过其他方式采集新闻推荐相关数据，经预处理后选择适当存储方式保存。（2）系统具有用户和管理员两种角色，主要功能包括新闻浏览与搜索、新闻管理、用户管理等，并能够实现根据用户信息，采用深度学习方法向用户推荐可能感兴趣的新闻。 技术：采用Python flask框架、神经网络技术完成系统开发。

C++测试代码，读取我们之前训练好的pb和pbtxt文件，然后利用C++在vs2015里面去识别，里面就是测试代码。

白色背景通过灰度化之后灰度值是255，经变换后为-0.5；黑色笔迹灰度化之后灰度值是0，经变换后为 0.5。这样处理后，大部分值都成为了非零值。最重要的是我们所

Tensorflow自定义操作员代码大纲生成器 编写张量流运算符需要编写大量的样板C ++和CUDA代码。 该脚本为Tensorflow运算符的CPU和GPU版本生成代码。 更具体地，给定的tensorflow inputs ， outputs和attribute s时，产生： C ++头文件，该文件定义操作符类，以Device为模板。 定义操作员的CPU实现的C ++头文件。 具有Shape函数，REGISTER_OP和REGISTER_KERNEL_BUILDER构造的C ++源文件。 Cuda标头，用于定义操作员的GPU实现，包括CUDA内核。 Cuda源文件，带有GPU REGISTER_KERNEL_BUILDER供操作员使用。 python单元测试用例，它构造随机输入数据，并调用运算符。 Makefile，用于使用g ++和nvcc将运算符编译为共享库。 要求

bazel_tf_op add a custom tensorflow op in bazel 如何建造 bazel build -c opt --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" op:matrix_add_op python op/test_matrix_add.py

今天小编就为大家分享一篇TensorFlow实现自定义Op方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

自编码器算法非常简单，实现方便，训练也较为稳定，相对于PCA算法，神经网络的强大表达能力可以学习输入的高层抽象的隐藏特征向量z,同时也能够基于z重建出输入。这里基于FashionMNIST数据集进行图片重建实战。 说明文档：https://blog.csdn.net/qq_43753724/article/details/125862444?spm=1001.2014.3001.5501

使用TensorFlow进行手写文本识别 使用TensorFlow（TF）实现并在IAM离线HTR数据集上接受训练的手写文本识别（HTR）系统。 这种神经网络（NN）模型可以识别分段词图像中包含的文本，如下图所示。 由于这些单词图像小于完整文本行的图像，因此可以将NN保持较小，并且在CPU上进行训练是可行的。 正确识别了验证集中的3/4个单词，字符错误率约为10％。 如果您需要更大的输入图像（例如，识别文本行）或想要更好的识别精度，我将给出一些提示，以扩展模型。 运行演示 转到model/目录并解压缩model.zip文件（已在IAM数据集上进行了预训练）。 请注意，将解压缩的文件直接放置在model/目录中，而不要放置在解压缩程序创建的某些子目录中。 然后，转到src/目录并运行python main.py 输入图像和预期输出如下所示。 > python main.py Validat

TensorFlow Machine Learning Cookbook2017最新版。有同学反应资源太多不知道从何看起，或者有点基础了想快速上手，TensorFlow Machine Learning Cookbook是一个比较好的教程，后内容作为参考。