这是20年9月份早期做的一个实验，其中包括对数据集提取方法的一个重写，在loadMnist.py当中，注意修改这个文件内的绝对路径为你下载的位置再去运行CNN_mnist.py，同理CNN_Mnist.py中也有一个绝对路径要修改，同样修改为你当前目录所在的绝对路径，之所以必须使用绝对路径是由于我override它数据集提取方法时匹配方式为绝对路径匹配。（需要修改的位置在注释里标注出来了）

卷积神经网络的人脸识别样本采集+Keras编程+识别模型训练和测试 参考博客：https://blog.csdn.net/qq_44830040/article/details/107163895

实时多人姿势检测项目的Keras版本

基于python keras框架实现CNN框架，对mnist数据分类

主要介绍了keras的ImageDataGenerator和flow()的用法说明，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

6.2 报文格式 基于token的交易报文格式同基于PAN的交易。 以下仅列出基于Token支付交易的部分域传递和域取值的情况，其他未说明的域请参照原基于 PAN的交易报文格式。 表13 金融支付类交易 token 相关报文域传递要求 报文 域 域名称 格式 AC SW IS SW 说明 2 主账号 n..19(LLVAR) M C16 M C16 基于 token 的支付交易，银联系统将对本域进行 相应的转换： 1、对于受理方发送的请求报文，本域存放 token 号，银联系统将 token 号转换为真实 PAN 号发送 给发卡方。 2、对于发卡方返回的应答报文，本域存放真实 PAN 号，银联系统会将 PAN 号转换为 token 号返 回给受理方。 14 卡有效期 n4(YYMM) O C6 M C6 基于 token 的支付交易，银联系统将对本域进行 相应的转换： 1、对于受理方发送的请求报文，本域存放 token 有效期。如果 token 申请时已提交真实 PAN 有效 期，则银联系统将 token 有效期转换为真实 PAN 内 部 开 发 注 意 保 密

使用Keras-RL和Mesa进行深度强化学习 文献资料 Keras-RL： ： 梅萨（Mesa）： ： 安装 git clone git@github.com:eescriba/mesa-keras-rl.git cd mesa-keras-rl pip install pipenv pipenv install 跑步 mesa runserver [env_run_path]

主要介绍了在keras里实现自定义上采样层，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

HyperPower（Keras / TensorFlow +薄荷） 通过贝叶斯优化对硬件进行感知的超参数搜索 + 神经网络。 描述 神经网络（NN）的超参数优化已成为一个具有挑战性的过程。 如果我们发现最佳的（根据分类错误）NN配置也满足硬件约束，例如最大推理运行时间，最大GPU能耗或功耗，则此设计问题将变得更加艰巨。 HyperPower利用贝叶斯优化的有效性来采用受硬件限制的超参数优化。 该代码库是基础： HyperPower: Power- and Memory-Constrained Hyper-Parameter Optimization for Neural Networks Dimitrios Stamoulis, Ermao Cai, Da-Cheng Juan, Diana Marculescu Design, Automation and Test in Eu

可变形卷积的TensorFlow实现 这是以下论文的TensorFlow实现： 戴继峰，齐浩志，熊玉文，李毅，张国栋，韩寒，魏一辰。 2017。可变形卷积网络。 arXiv [cs.CV]。 arXiv。 该代码只能在。 旋转训练图 采样地点 基本用法 DeformableConvLayer是自定义的Keras图层，因此您可以像其他任何标准图层（例如Dense ， Conv2D一样使用它。 这是一个简单的示例： inputs = tf . zeros ([ 16 , 28 , 28 , 3 ]) model = tf . keras . Sequential () model . add ( DeformableConvLayer ( filters = 6 , kernel_size = 3 , strides = 1 , padding = 'valid' , dilat