PostScript Language Reference, third edition

沟通是聋哑社区和社会其他成员之间的障碍。 手语用于在这些不会说话和听不懂的人之间进行交流。 在过去的几年中，手语识别的自动化已引起研究人员的关注。 已经开发了许多复杂且昂贵的硬件系统来辅助该目的。 但是，我们建议使用深度学习方法进行自动手语识别。 我们设计了一种基于ResNet50的新型2级深度神经网络体系结构来对拼写单词进行分类。 使用的数据集是标准的[1]的美国手语手势数据集。 首先使用各种扩充技术来扩充数据集。 在基于2级ResNet50的方法中，1级模型将输入图像分类为4组之一。 在将图像分类为一组图像之后，将其提供为相应的第二级模型的输入，以用于预测图像的实际类别。 我们的方法在12,048张测试图像上产生了99.03％的精度。

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作者：john Torjo 学习 C++ Boost Asio的必备教材 浅显易懂 网上流传的中文版漏了大量的内容，看得人云里雾里。所以还是要看英文原版。

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《实战java高并发程序设计》源码整理 联系作者 十三的java的学习交流QQ群： 881582471 ， 658365129(已满) 相关文章 书籍封面 目录 第1章走入并行世界1.1何去何从的并行计算1.1.1忘掉那该死的并行1.1.2可怕的现实：摩尔定律的失效1.1.3柳暗花明：不断地前进1.1.4光明或是黑暗1.2你必须知道的几个概念1.2.1同步（Synchronous）和异步（Asynchronous） 1.2.2并发（并发）和并行（并行） 1.2.3临界区1.2.4双重（阻止）和非双重（非阻止） 1.2.5死锁（Deadlock），寿命（Starvation）和活锁（Livelock） 1.3并发等级1.3.1双向（阻止） 1.3.2无高血压（无饥饿） 1.3.3无障碍（无障碍） 1.3.4无锁（无锁） 1.3.5无等待（免等待） 1.4有关并行的两个重要定律1.4.1阿姆达