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SleepEEGNet：具有序列到序列深度学习方法的自动睡眠阶段评分 在这项研究中，我们介绍了一种新颖的深度学习方法，称为SleepEEGNet，用于使用单通道EEG进行自动睡眠阶段评分。 纸 我们的论文可以从下载。 模型架构 CNN架构 人才招聘 Python 2.7 张量流/张量流-gpu 麻木 科学的 matplotlib scikit学习 matplotlib 学习失衡（0.4.3） 大熊猫 ne 数据集和数据准备 我们使用2013年和2018年发布评估了我们的模型。 我们使用了提供的源代码来准备数据集。 要从Sleep_EDF（2013）数据集下载SC主题，请使用以下脚本： cd data_2013 chmod +x download_physionet.sh ./download_physionet.sh 要从Sleep_EDF（2018）数据集下载SC主题，

bazel-0.19.2，可从官方网址下载：https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/tag/0.19.2 网速不佳时可能下载不下来，分享资源为了方便有需要的小伙伴们。

PlaneNet：从单个RGB图像进行分段平面重建 陈柳，杨集美，Duygu Ceylan，Ersin Yumer和古川靖 介绍 本文提出了用于从单个RGB图像进行分段平面重建的第一个端到端神经体系结构。 拟议的网络PlaneNet可学习直接推断一组平面参数和相应的平面分割蒙版。 有关更多详细信息，请参阅我们的CVPR 2018或访问我们的。 更新 如我们最近的arXiv所述，我们开发了一种更好的技术PlaneRCNN用于分段平面检测。 不幸的是，我们还不能发布代码和数据。 我们添加了脚本，用于从原始ScanNet数据集中提取平面信息并将3D平面分割结果呈现为2D视图。 有关详细信息，请参阅

grad-cam.tensorflow, 在tensorflow中，实现梯度凸轮 grad-cam.tensorflowtensorflow中梯度凸轮的实现梯度类激活图是一种深入学习网络的可视化。原始论文：https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf最初的Torch 实现：htt

基于Python玩转人工智能最火框架，最详细的TensorFlow视频， 从安装到实践项目，还有源代码。百度网盘

利用tensorflow的中文文本分类程序，包括CNN和RNN实现，程序结构清晰，便于学习理解。

一：安装Anaconda和Tensorflow 步骤： 1：从官方网站下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/    注意自己电脑版本是32位还是64位。  2：进行软件安装（这个和普通的没什么特别区别） 3：安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试 进入到windows中的命令模式： （1）检测anaconda环境是否安装成功：conda –version （2）检测目前安装了哪些环境变量：conda info –envs （3）对于Anaconda中安装一个内置的python版本解析器(其实就是python的版本)      

TensorFlow 中 训练模型 train-saver.zip

Tensorflow训练图片