OpenMLDB是一个开源机器学习数据库，面向机器学习应用提供正确、高效数据供给。OpenMLDB 致力于解决 AI 工程化落地的数据治理难题，并且已经在上百个企业级人工智能场景中得到落地。OpenMLDB 优先开源了特征数据治理能力，依托 SQL 的开发能力，为企业级机器学习应用提供线上线下计算一致、高性能低门槛的生产级特征平台

TF Model building/training/evaluating for simple nlp task just by params configuration, training/evaluating monitor and params configure GUI with streamlit.

基于深度学习的ARM平台实时人脸识别

使用pytorch搭建自编码器，实现图像的去噪

深度学习，代码示例，用一个简单的一层网络实现鸢尾花分类，经过500次传播，准确率可以达到90%以上。最后实现了准确率和损失值的可视化。

python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分，基于深度学习的FaceNet算法，对人脸特征进行提取，判断是否输入。python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分，基于深度学习的FaceNet算法，对人脸特征进行提取，判断是否输入。python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分，基于深度学习的FaceNet算法，对人脸特征进行提取，判断是否输入。python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分，基于深度学习的FaceNet算法，对人脸特征进行提取，判断是否输入。

深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展.pdf

雷克萨斯汽车图像数据集，超过7k标签汽车图像 雷克萨斯汽车图像数据集，超过7k标签汽车图像 雷克萨斯汽车图像数据集，超过7k标签汽车图像

利用分割网络对树叶图像进行分割的数据集(共18600张图片），采用基于U-net的语义分割网络对叶片图像进行分割，并设置适当的阈值 利用分割网络对树叶图像进行分割的数据集(共18600张图片），采用基于U-net的语义分割网络对叶片图像进行分割，并设置适当的阈值

两类咖啡数据集，所有图片都是256x256像素大小。训练集目前分为espresso和longblack目录。 两类咖啡数据集，所有图片都是256x256像素大小。训练集目前分为espresso和longblack目录。