电影推荐系统使用自动编码器和DNN 混合自动编码器和基于DNN的电影推荐模型

dnn加速器用于重利用和执行转移数据的分区

使用LabVIEW OpenCV dnn无压力实现图像分类含源码及模型，即使小白也可以立即实现自己的图像分类，压缩包中为大家提供了相关的模型和源码，大家直接运行即可。

使用labview快速实现物体识别（目标检测），包括darknet和tfl两种调用，识别过程可使用CUDA加速，实时目标检测，不会卡顿延迟。darkenet所需weigth及cfg均已经为大家准备好了，tf所需pb及pbtxt也已经为大家准备好了。

基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。 基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。基于PaddleRec-dnn模型实现CTR点击率预测系统源码。基于dnn模型，进行点击率预测，商品数量有限，在点击率数据下，展示更多的推荐排序。

AI科技大本营公开课-《基于交错组卷积的高效深度神经网络》 共82页.pptx

时序预测 | MATLAB实现DNN时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。

LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别源码,无任何门槛，小白也可以快速实现手写数字的识别，资源中包括已经转换好的pb模型及调用pb模型的主VI，只需下载就可以实现手写数字的识别。

去噪声代码matlab 复杂频域（CIRM）中基于DNN的掩码 复杂域中用于语音去混响和去噪的纸质时频掩蔽的Matlab实现 学分 此代码是的重大修改版本

基于LabVIEW可使用opencv DNN模块调用的深度学习工具包，在labview 2018及以上版本64位中下载安装即可使用，无需重新编译opencv，省去苦苦编译却无法通过的痛苦，简单高效且容易上手。