该笔记是我在学习吴恩达机器学习时整理的，希望能够帮助到大家，如有错误还请大家指正。如果你想进入尖端人工智能领域，该笔记将帮助你做到这一点，掌握深度学习将为您提供许多新的职业机会。深度学习也是一种新的“超级大国”，它可以让你构建几年前还不可能实现的人工智能系统。使用流行的机器学习库NumPy和scikit-learn在Python中构建机器学习模型。学习建立和训练有监督的机器学习模型，用于预测和二元分类任务，包括线性回归和逻辑回归。 学习使用TensorFlow构建和训练一个神经网络来执行多类分类。应用机器学习开发的最佳实践，使您的模型泛化。学习将使用无监督学习技术进行无监督学习:包括聚类和异常检测。使用协同过滤方法和基于内容的深度推荐系统。 希望这个笔记能够帮助到你。

摘要：雷达目标识别技术是人工智能在装备领域的重要应用，随着人工智能技术的发展，雷达识别也在不断进步，从模式识别、机器学习到近年来的发展迅猛的深度学习、迁移学习等

资源中是《计算机视觉中的数学方法》对应的课件。本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成，它们是三维计算机视觉所涉及到的基本数学理论与方法。I.射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础，是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。II.矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具，视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。III.模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及到变换或某种数学量的估计。

随着大数据时代的来临,深度学习技术在从海量数据中提取有价值信息方面发挥着重要作用,已被广泛应用于计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域。本文从深度学习算法的特点和发展趋势出发,分析 FPGA 加速深度学习的优势以及技术挑战;其次,从 SoC FPGA 和标准 FPGA 两个方面介绍了 CPU-FPGA 平台,主要对比分析了两种模型在 CPU 和FPGA 之间数据交互上的区别;接下来,在介绍 FPGA 加速深度学习算法的开发环境基础上,重点从硬件结构、设计思路和优化策略这三个方面详细综述了采用 FPGA 加速卷积神经网络的设计方案;最后展望了 FPGA 加速深度学习算法相关研究工作的发展。

视频监控系统在交通、边防、公共安全等领域得到普遍的应用，智能化、网络化、高清化是其必然的发展趋势。通过在监控系统中集成智能视频分析算法，可以变被动监控为主动监控，变事后分析为事中分析，甚至事前预警，以达到及时处理应对紧急状况的目的。本论文基于开源计算机视觉库OpenCV开发了一款嵌入式智能监控系统。 本系统的硬件平台基于ARM CortexTM-A8处理器S5PV210，同时具备远程视频监控功能和人脸检测智慧功能。系统人机操作界面使用Qt图形库开发；系统视频采集模块基于V4L2驱动框架设计，并实现监控视频的本地显示；远程监控部分通过S5PV210芯片内置的MFC视频硬编码器实现对监控视频的H.264硬压缩，然后依照RTP/RTCP协议将压缩后的H.264码流发送到Internet，使用VLC软件验证监控视频网络传输的有效性。人脸检测部分使用Adaboost算法，基于开源计算机视觉库OpenCV开发。 经过测试，系统达到预期的设计目标。本文的重要意义还在于搭建了一种基于OpenCV的嵌入式智能监控系统开发平台，基于该平台可以根据不同的需求开发出更多的智能监控系统。

网罗华农近几年的试卷，学长只能帮你们到这了

linu C程序设计大全 吴岳 完整版

linu C程序设计大全 吴岳 完整版

linu C程序设计大全 吴岳 完整版

Linux C程序设计大全 作者吴岳【高清样章（不完整） + 高清影印版（完整）】 网络上下载的都是只有部分章节，或者只有影印版，而这里提供的是两种版本的合集供下载使用。 由于书籍容量大，每次上传大小有限制，特分成三个压缩包（1，2，3），您现在下载的是第1部分。