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复数域神经网络；全面解析；适合新手和小白

手写方程式求解 使用卷积神经网络求解手写方程 要求 OpenCV 凯拉斯 介绍 在这个项目中，我尝试使用opencv和pretrain resnet50模型评估手写表达式。 为了测试项目，我在油漆上创建了手写表达并将图像加载到Evaluate_Equation.ipynb中 代码说明 1. Extract_data.ipynb 从数据集中加载图像 图像->灰度->图像取反 查找轮廓 按boundingRect排序 查找具有最大面积的矩形 裁剪图片 将图像调整大小并调整为一维数组 附加课程（从0到12的数字） 存储在列表中并转换为csv 2. Handwriting_train.ipynb 使用熊猫导入csv 分为图像和标签 将1D图像转换为3D图像 将图像重塑为（，28,28,3） 导入预训练的Resnet50模型并添加密集层 训练模型 保存模型 3. Evaluate_Equ

最近获得的《Java网络编程实例》一书的源代码，上次在CSDN看到一个相同的资源，结果一下载打开，机子就中毒了，强烈鄙视那种上传病毒的人！

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嵌入式网络那些事-STM32物联实战-朱升林-Part1(由于CSDN上传限制分成2部分)，由于网络上没有该书完整的扫描版，特意上传以方便广大工程师朋友学习之用，顺便赚一点点积分，方便本人下载资源用于学习

pix2pix 有条件对抗网络的图像到图像翻译的PyTorch实现 纸和官方代码 介绍 Pix2Pix是一个图像到图像的翻译项目，它可以做很多事情，下面仅显示其中一些： 它基于条件GAN，其中条件不是矢量或图像，而是图像。如下所示： 发电机 本文比较了两种不同的生成器，编码解码器和U-Net。 结果表明，U-Net可以做得更好，这可能是因为U-Net具有一些跳过连接，这使您可以更好地了解底层功能。 判别器 本文使用patchGAN作为判别器，这意味着我们不判断整个图像对，而是判断一些图像补丁，然后取平均值。 这样可以加快训练阶段，并可以处理不同大小的图像。 数据集 团队还会发布一些不错的数据集，您可以免费下载。 我将使用城市景观数据集。 您可以下载自己喜欢的数据集并放入数据子目录。 要求 火炬0.4.0 火炬视觉 火 我使用pytorch 0.4.0来构建此项目，因此您需要更新py

​ 首先我先用进行编写esp32代码 #include #include   //巴法云服务器地址默认即可 #define TCP_SERVER_ADDR "bemfa.com" //服务器端口//TCP创客云端口8344//TCP设备云端口8340 #define TCP_SERVER_PORT "8344" ///****************需要修改的地方*****************/// //WIFI名称，区分大小写，不要写错 #define DEFAULT_STASSID  "A" //WIFI密码 #define DEFAULT_STAPSW "88888888" //用户私钥，可在控制台获取,修改为自己的UID String UID = "写自己的"; //主题名字，可在控制台新建 String TOPIC = "temp"; //用于传输温湿度的主题 //DHT11引脚值 int pinDHT11 = 2;  //连接dht11的引脚 //单片机LED引脚值 const in

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了