深度学习与围棋开放代码

这里采用沪深300指数数据，时间跨度是2010年10月10号至今，选择每天的最高价格。假设当天最高价依赖当天的前n（如30）天的沪深300的最高价格。用LSTM模型来捕捉最高价的时序信息，通过模型训练，使之学会用前n天的最高价，来判断当天的最高价。

基于深度学习的围棋AI演示程序，经过80,000盘专业棋谱数据集训练，含有约50MB经过训练的神经网络数据。 压缩包中还包含了相关的论文Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go。 操作说明：使用浏览器打开Play Go Against a DCNN.html，等待神经网络加载完成，即可运行。勾选Show Analysis，以便可视化地展示神经网络对下一步落子的预测。 语言：JavaScript(基于ConvNetJS库)，可离线运行。 转载自https://chrisc36.github.io/deep-go/ 转载日期20170125

YOLOv5-7.0实例分割权重文件，yolov5x-seg.pt，有需要的小伙伴拿去。

基于Keras深度学习的自动化前端开发：SketchCode五秒钟将线框原型图转换成HTML代码

--Tensorflow+SSD+Yolo（目标检测）文章8.YOLO_v3训练过程 该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图，以防参考帖子失效。

OpenCvSharp 是一个OpenCV的.Net wrapper，应用最新的OpenCV库开发，使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV，有详细的使用样例供参考。该库采用LGPL发行，对商业应用友好。使用OpenCvSharp，可用C#，VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法

深度学习 Scala的深度学习（dl4j的scala包装器）

为帮助大家快速入门Python学习、机器学习、深度学习，根据我自己多年的学习和工作经验，总结了这份保姆级的学习清单，让大家在学习时不走弯路。 这份清单主要内容如下图所示，主要有3大部分，分别为python编程、机器学习和深度学习，在学习理论知识的同时注重实战，让大家快速上手。在各个部分，本文还推荐了学习图书和视频，可以帮助大家高效学习。 现如今，无论是机器学习、深度学习还是数据分析领域，python都已成为当今最热门的语言，在爬虫、网络编程等领域也深受开发者使用，python已成为使用人数最多的一门编程语言，在各个领域中发挥着作用。 因此，如果想入门机器学习或深度学习，python成为了必须掌握的一门编程语言。 机器学习部分将重点讲解机器学习方面要学习的东西。机器学习是关于计算机基于数据分布，学习构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。在深度学习大规模应用之前，传统的机器学习算法深受学术界追捧。 深度学习作为机器学习的一个分支，是近年来最热门同时也是发展最快的人工智能技术之一，相关学习资源包括免费公开教程和工具都极大丰富，同时这也为学习深度学习技术的IT人才带来选

被誉为AI圣经的《DEEP LEARNING》中文版，翻译得比较好的版本。