内含数据集以及算法源码适合初学者和进阶者

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基于深度学习和机器学习的恶意软件检测算法 内含数据集以及训练预测脚本

基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目源码+数据集+模型+项目说明.7z 附数据集下载链接，输入一张图片，输出驾驶员状态及概率 驾驶员状态识别如下 c0: 安全驾驶 c1: 右手打字 c2: 右手打电话 c3: 左手打字 c4: 左手打电话 c5: 调收音机 c6: 喝饮料 c7: 拿后面的东西 c8: 整理头发和化妆 c9: 和其他乘客说话 【使用工具】 OpenCV Matlibplot Pytorch TensorboardX 【代码介绍】 data_mean.py 统计训练图片的均值与标准差 splite_valid.py 分离验证集与训练集 visual_classes.py 浏览每个驾驶状态 visual_samples.py 浏览随机的样本 model_plot.py 利用_tensorboardX_进行模型的绘制........

图像去噪最简单的网络之一DnCNN之讲解 softmax softmax​ ​关注他 67 人赞同了该文章 关于DNCNN图像去噪网络的简介 DnCNN是图像去噪领域一篇鼻祖类型的文章，本文是关于该文章主要原理的解读。DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）顾名思义，就是用于去噪的卷积神经网络。 文章标题：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf 如果加载太慢也可以用镜像：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1608.03981.pdf 代码链接： https://github.com/cszn/DnCNN（官方） 或者： https://github.com/SaoYan/DnCNN-PyTorch

文本摘要 CNN/DailyMail 原始数据集。 压缩包内含 cnn_stories.tgz 和 dailymail_stories.tgz 。 可用于抽取式摘要（Extractive Summarization）任务以及生成式摘要（Abstractive Summarization）旨在方便国内的研究者们获取该数据集。 技术细节可参考博文：https://blog.csdn.net/muyao987/article/details/104949367

1.单层感知机 2.多层感知机 3.常见梯度优化 3.常见损失函数 4.多个例子 5.可以直接开会讲，适合学习和汇报 6.常见的激活函数介绍 7.使用房价预测问题介绍了单层感知机模型 8.BP神经网络 9.前馈神经网络 10.梯度优化实例 11.MLP神经网络

主流三大机器视觉算法YOLO FASTRCNN SSD算法，综合对比采用SSD算法，识别速度精度高且迅速。 像医院等比大学还要大的地方，若能结合监控探头对主要的车位停车部分进行提取，在用户进入停车场前或者作为跟踪显示空车位，对用户停车的效率将大幅度提升。 后期可以利用视觉建模结合真实地图形成跟踪显示系统，那么对于真实的情况落地将会得到大幅度推进，或是商家或是公益，又有谁不会为在进入大型停车场前而烦恼呢？ 若作为自动驾驶 智慧泊车系统等方面，可以利用此作为视觉引导，从车入场开始，实行跟踪等设置，设置完成后再利用车本身后探头对于车位线的识别技术，结合导航或是其他的系统设置，成功完成自动泊车。 本资源耗费了极大的标注劳动力，前后多次实验尚达到一个还不错的效果。 以上所写均属于一个本人的粗浅理解，或许对很多的地方理解尚且不到位，更了解的可以和我交流，乐意接受哈哈。 制作不易，此场景已多次参加比赛，结合评价尚且不错，未经允许禁止其他公共用途。 对训练感兴趣的可以私信我，下次再会！ BYE~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

MocikingBird已经训练好的数据集下载 vocoder部分

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