白话深度学习与TensorFlow.html.rar

内外积代数运算及python,tensorflow,matlab语句的实现 在进行数学运算的时候经常会碰到向量以及矩阵的乘法，如果对符号和概念没有搞清楚的话经常会出现错误，尤其是将数学表达式代码化的时候，如果搞不清数据的维度以及做的是哪种乘法的话也会出现一些无法避免的错误，轻则代码量较小，代码跑几秒提示错误，然后改正。重则成百上千行的代码反复尝试多次不知道错在哪里，浪费大量不必要的时间，我也是经常遇到向量以及矩阵的运算，一次搞清楚事后不复习又忘记，然后再查再忘，今天就索性自己写一篇博客，将常见的内积和外积的代数运算做一下梳理，如果能给碰到同样问题的朋友提供一些参考那就再好不过了。因为matla

图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0

使用 TensorRT 优化和部署TensorFlow 模型

基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android平台实时车辆和交通标志牌检测的研究 基于TensorFlow的Android

从零开始的Tensorflow-seq2seq- 该存储库包含各种seq到seq模型的示例代码

No module named ‘tensorflow.examples.tutorials解决方法，没有examples的解决资源

空间金字塔方法表示图像是传统BOF(Bag Of Features)方法的改进，传统BOF方法提取图像特征时，首先提取每张图像的SIFT特征描写叙述，之后将全部图像的兴趣点的特征描写叙述进行聚类形成BOW视觉词袋。最后对每张图像统计全部视觉关键词出现的频次。因此BOF是在整张图像中计算特征点的分布特征。进而生成全局直方图，所以会丢失图像的空间分布信息。无法对图像进行精确地识别。为了克服BOF的这一缺点。提出了空间金字塔方法，它是在不同分辨率上统计图像特征点分布。从而获取图像的空间信息。

基于TensorFlow的自动化行人检测（人体检测）和监控（视频监控）系统 监控在安保和巡查中发挥着重要作用，但也是一项非常乏味的任务，深度学习的出现在一定程度上将人类从这一任务中解放出来。本项目基于深度学习的目标检测去搭建了一个简单有效的监控系统，能够自动化进行人流统计和行人检测。 Python3.5 pip TensorFlow-1.11.0-GPU Python版本OpenCV requests pip3 install requests frozen_inference_graph.pb Nginx with RTMP 展示系统基于Idea集成开发环境进行开发，SSM框架中的依赖均基于Maven进行配置，在Idea中导入web目录下的工程，导出war包，将war包放在服务器tomcat/webapps目录下，运行./startup.sh,启动tomcat容器；

使用Tensorflow 2进行Tensorflow对象检测 在此存储库中，您可以找到有关如何在Tensorflow 2中使用Tensorflow OD API的一些示例。有关更多信息，请查看我的文章： 安装 您可以使用Python Package Installer（pip）或 （用于部署和管理容器化应用程序的开源平台）安装TensorFlow对象检测API。 首先克隆Tensorflow Models存储库的master分支： git clone https://github.com/tensorflow/models.git Docker安装 # From the root of the git repository (inside the models directory) docker build -f research/object_detection/dockerfil