基于深度学习opencv实现3类水果识别检测源码(带GUI界面) +模型 +2380张数据集 +评估指标曲线 +操作使用说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

自然语言处理(NLP)帮助智能机器更好地理解人类语言，实现基于语言的人机交流。计算能力的最新发展和大量语言数据的出现，增加了使用数据驱动方法自动进行语义分析的需求。由于深度学习方法在计算机视觉、自动语音识别，特别是NLP等领域的应用取得了显著的进步，数据驱动策略的应用已经非常普遍。本调查对得益于深度学习的NLP的不同方面和应用进行了分类和讨论。它涵盖了核心的NLP任务和应用，并描述了深度学习方法和模型如何推进这些领域。我们进一步分析和比较不同的方法和最先进的模型。

最近在调用卡尔的库函数时候，发现他们仅仅提供了一个dll，于是百度调研QT动态加载dll的方式，在调用成功后分析给大家。 动态调用。在使用的时候才会加载dll进来，使用QT本身自己的加载机制，利用QLibrary进行动态加载。   typedef void (*CB_AnswerData)(const char *pBuf,int iLen); typedef int (*FunCardcallback)(CB_AnswerData ); void cardInfoCallback(const char *pBuf,int iLen) { } void MainWindow::on_pushB

如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。 动态链接库（.dll，.so）是系统开发中一种非常重要的跨语言协作方式。把python语言写成的算法编译成动态库，能够提供给其他语言调用，这能够在很大程度上提高算法的开发效率。 但是，虽然python可以调用其他语言生成的动态库，python作为一种脚本语言，本身是不能直接编译生成动态库的。为了生成动态库，我们借助cython，将python脚本变成c语言文件。具体过程

本标准是根据《国家发展改革委办公厅关于印发2006年行业标准项目计划的通知》（发改办工业［2006］1093号）的安排，对DL/T 645-1997《多功能电能表通信规约》的修订。

国家电力行业标准 多功能电能表 DL645规约

来自东京RIKEN研究中心的Emtiyaz Khan在SPCOM2020上给了关于以贝叶斯原理进行深度学习的教程《Deep Learning with Bayesian Principles》，共有256页ppt，以及撰写了最新的论文，讲述贝叶斯和深度学习如何结合到一起进行学习新算法，提出了一种基于贝叶斯原理的学习规则，它使我们能够连接各种各样的学习算法。

ImageNet中分类的类别数目，包括各种相近的类别。

input和output文件指令、格式说明

配电网分布式馈线自动化技术规范，对智能分布式DTU技术标准描述，指导各个电力企业使用该标准开发智能分布式DTU终端