狗品种分类器 在该项目中，首先，我实施了卷积神经网络，使用转移学习对狗的品种进行分类。 在转移学习中，我们使用的是经过预训练的网络，例如VGG-16，Resnet，Inception，Xception等。 目标 对狗的品种进行分类 依存关系 麻木 大熊猫 凯拉斯 球状 matplotlib cv2 斯克莱恩 tqdm 皮尔 我用jupyter笔记本来实现 信用 Udacity深度学习纳米学位

a book on heat and mass transfer

Android NDK上的GPU加速TensorFlow Lite应用程序。 在Android NDK上运行并测量TensorFlow Lite GPU委托的性能。 1.应用 轻巧的人脸检测。 更高精确度的人脸检测。 检测面部并估计其年龄和性别 基于预训练模型 使用Moilenet进行图像分类。 物体检测 使用MobileNet SSD进行对象检测。 头发分割 头发分割和重新着色。 3D姿势 从单个RGB图像进行3D姿势估计。 虹膜检测 通过检测虹膜来估计眼睛位置。 姿势网 姿势估计。 深度估计（DenseDepth） 从单个图像进行深度估计。 基于https://github.com/ialhashim/DenseDepth的预训练模型 语义分割 为输入图像中的每个像素分配语义标签。 动漫自拍照 生成动漫风格的人脸图像。 基于https://githu

无线充电联盟WPC QI标准，1.1版本第一章

"Boosting for Transfer"的C代码

从ViewNX 2里面剥离出来的。用来导出照片十分方便。 Nikon Transfer可以将采用尼康数码相机拍摄的照片或影像文件传输到电脑中，同时还支持在传输时备份复制和嵌入信息，包括影像数据的版权。其主要功能包括：1.支持自定义传输数据后自动启动的应用程序；2.在传输时可以将标签、评级以及标题和创建者的信息应用到影像中；3.影像属性和传输状态可以在Nikon Transfer缩略图列表区域中确认，缩略图显示可以按照拍摄日期、文件类型或相机文件夹设置分类；4.除默认文件夹外，Nikon Transfer还允许指定第二个目的地文件夹以便将影像保存到两个文件夹中留作备份。5.可以传输通过相机语音录制功能录制的独立声音文件(.wav)。1.1.2版更新如下：1.增加了对最新尼康数码相机的支持包括：D90、COOLPIX P6000、COOLPIX S710、COOLPIX S610c、COOLPIX S610、COOLPIX S560、COOLPIX S60。2.在安装了Nikon Transfer并播放MPEG短片时，没有声音。此问题已得到解决。3.解决了无法正确传输较大短片文件的问题。4.提高了操作性，使得在略图清单区的分组下拉菜单中选择拍摄日期时，可以在传输影像时按拍摄日期/时间的递增顺序进行存储。5.在主要目的地面板中启用传输时重命名照片时，文件会在传输队列中按递减顺序排列。此问题已得到解决。6.增加了一项新功能，使得在参数选择面板中启用只传输新照片的情况下传输照片时，包括找到尚未传输的新添加的照片时，会显示确认对话框

着重描述联邦迁移学习参与放之间的协作，安全联邦迁移学习框架，计算损失和梯度的数学细节。着重描述联邦迁移学习参与放之间的协作，安全联邦迁移学习框架，计算损失和梯度的数学细节。

Matlab代码sqrt 转移矩阵 转移矩阵是用于薄膜光学分析的标准工具。 该库在MATLAB中实现了传递矩阵，并且紧随Eugene Hecht的书（《光学》 ，第四版，第9章，第7节）。 有关如何从麦克斯韦方程式导出传递矩阵的背景信息，用户应参考教科书。 该库为实现特定任务的自定义代码提供了基础。 最佳建模：传递矩阵将薄膜两个边界处的电磁场联系起来。 薄膜的反射率，透射率和吸收率可以从相应的传输矩阵中得出（请参见下面的示例）。 多层分析：多层结构的分析，包括基质和上层基质的存在，可以通过将各个矩阵相乘来轻松实现。 推导介电函数和折射率：传递矩阵也可以反过来用于从光学测量中推导材料光学函数，例如介电函数和折射率。 受Kramers-Kronig关系约束的优化过程可用于获得可靠的结果。 有关Kramers-Kronig约束分析的理论讨论，请参见。 可以在中找到2D材料过程的实现。 例子 此示例计算独立的100 nm厚SiO 2层的反射率（ R ），反射率（ r ），透射率（ T ），透射系数（ t ）和吸收率（ A ）。 eps0= 8 .85e- 12 ; % vacuum permi

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变分自编码器 (VAE) + 迁移学习 (ResNet + VAE) 该存储库在 PyTorch 中实现了 VAE，使用预训练的 ResNet 模型作为其编码器，使用转置卷积网络作为解码器。 数据集 1. MNIST 数据库包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。 每个图像均保存为28x28矩阵。 2. CIFAR10 数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 3. Olivetti 人脸数据集 脸数据集由 40 个不同主题的 10 张 64x64 图像组成。 模型 模型包含一对编码器和解码器。 编码器 将 2D 图像x压缩为较低维度空间中的向量z ，该空间通常称为潜在空间，而解码器 接收潜在空间中的向量，并在与编码器输入相同的空间中输出对象。 训练目标是让encoder和decoder的组合“尽可能接近identity”。