摘要：人工神经网络作为人工智能的分支，在模式识别、分类预测等方面已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题。然而随着人工智能的发展，神经网络的自主性特征学习

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《Visual C++开发实战1200例(第1卷)》是“软件开发实战1200例”丛书之一。《Visual C++开发实战1200例(第1卷)》，编程实例的四库全书！练习、速查的专业手册！600个编程实例，练习、速查、应用三位一体，500余经验技巧，解惑、拓展、总结全面透析，海量学习资料，立体化学习服务。 实例极为丰富，可谓练习、速查、学习的“四库全书”《软件开发实战1200例》每个品种的第1卷、第II卷各精选了600个实例和约500个经验技巧，涵盖了编程多个方面的各种应用.是目前市场上最全面的编程实例类丛书，堪称编程实例的“四库全书”，开发中所需的技术、技巧在《Visual C++开发实战1200例(第1卷)》几乎都可以找到。例子非常实用，由数名工程师积累而成书中所选实例均是开发中经常需要使用或实现的技术，由数名工程师多年积累而成，许多实例是开发人员梦寐以求的。实例解释详细，可操作性很强《Visual C++开发实战1200例(第1卷)》实例都会给出程序说明、设计思路、设计步骤、源程序等内容，读者可按部就班直接使用、参考。经验、技巧、总结方便读者拓展《Visual C++开发实战1200例(第1卷)》实例给出了很多“秘笈心法”，帮助读者拓展思路、解释答疑、少走弯路。

用卷积滤波器matlab代码CRF-RNN用于语义图像分割 现场演示： 更新： 版本现已可用。 现在，我们支持最新的Caffe未来版本。 该软件包包含ICCV 2015论文中发布的“ CRF-RNN”语义图像分割方法的代码。 本文最初在NET中进行了描述。 基于此代码的在线演示在2015 ICCV上获得了最佳演示奖。我们的软件基于深度学习库构建。 当前版本由以下人员开发： ，，，和Suzhizhong。 导师： 我们的工作允许计算机识别图像中的对象，而我们的工作的与众不同之处在于，我们还可以恢复对象的2D轮廓。 目前，我们已经训练了该模型以识别20个班级。 该软件可以让您在自己的图像上测试我们的算法–试试看是否可以欺骗它，如果您得到一些好的示例，可以将其发送给我们。 我们为什么这样做？ 这项工作是为弱视者打造增强现实眼镜项目的一部分。 请在此处阅读有关内容。 有关演示和有关CRF-RNN的更多信息，请访问项目网站：。 如果您使用此代码/模型进行研究，请引用以下论文： @inproceedings{crfasrnn_ICCV2015, author = {Shuai Zheng and

ISO15765 2016 全卷 高清版本，包含1，2，3，4卷全部，其中ISO 15765-2包含了 2016最新版本卷

针对目前卷积神经网络的超分辨率算法存在卷积层数少、模型简单、计算量大、收敛速度慢以及图像纹理模糊等问题, 提出了一种基于深层残差网络的加速图像超分辨率重建方法, 该方法在提高图像分辨率的同时加快收敛速度。设计更深的卷积神经网络模型来提高精确度, 通过残差学习并且使用Adam优化方法使网络模型加速收敛。在原始低分辨率图像上直接进行特征映射, 只在网络的末端引入子像素卷积层, 将像素进行重新排列, 得到高分辨率图像。实验结果表明, 在set 5, set 14, BSD100测试集上, 所提算法的峰值信噪比与结构相似性指数均高于现有的几种算法, 能够恢复更多的图像细节, 图像边缘也更加完整且收敛速度更快。

Linux第三次作业：逻辑卷LVM相关 作业内容：3、LVM逻辑卷（2块硬盘、vg的名字（database）PE大小为8M，lv的名字（datastore）格式化为ext4，挂载点/data） 虚拟机添加两块硬盘，重启虚拟机用lsblk命令查询： 2 .用pvcreate命令将sdb、sdc两块硬盘做成物理卷 用vgcreate命令将两个物理卷划分到database卷组中，指定PE大小为8M，用vgdisplay命令查看： 用lvcreate命令将database卷组创建逻辑卷，指定大下为30G，逻辑卷名字为datastore，用lvdisplay命令查看： 格式化datasto

一维卷积神经网络，cnn，回归预测，多输入，单输出，基于matlab，替换数据和特征个数即可，拿来直接使用。分为清空环境变量、导入数据、划分训练集和测试集、数据平铺、构造网络结构、参数设置、训练模型、均方根误差、绘制网络分析图、绘图、相关指标计算等几个模块，各个模块均标有备注，直接替换数据即可使用，用于新手学习深度学习算法非常好

数据建模经典参考手册。多个行业数据模型参考，卷二。。。

针对现有的SIFT特征在车辆细粒度分类中存在的分类精度低的问题，提出了一种融合FV-SIFT特征和深度卷积特征的车辆图像细粒度分类算法。首先采用SIFT算法与Fisher Vector算法相结合的方式提取车辆图像的FV-SIFT特征，然后采用VGG-16卷积神经网络提取车辆图像的深度卷积特征，最后将FV-SIFT特征与深度卷积特征进行线性融合并采用支持向量机对融合后的车辆特征进行分类。实验结果表明，该方法的分类准确率达到82.3%，较FV-SIFT算法在分类准确率上提高了15.4%。