kindle dxg 多看系统最后一个版本，适用于 kindle dxg 2.5.8 版本。 安装步骤： 第一 恢复出厂，：按完MENU-选SETTINGS-再按MENU-选REST FACTORY DEFAULTS 第二 将安装包里5个文件复制到KINDLE 里，断开USB 第三 按MUEN-选SETTINGS-按MENU-选UPDATE YOU KINDLE 等它运行完 第四： 接上电脑删除 emergency.sh文件 第五 断开USB 按MENU--选SETTINGS-再按MENU-选RESTART 运行完则OK 第三步可能会显示失败，没关系，不要打断，等最后成功启动

进行学习机器学习，需要很多数据集进行练习，本数据集就是给开始学习人工智能的朋友准备的初级数据集，不再需要自己到处寻找数据集。

Udacity Capstone项目狗品种分类器 Udacity Capstone项目狗品种分类器 项目概况 提议的问题是对狗和人的图像进行分类，以估计更接近犬的品种。 给定狗的图像，该算法将识别犬的品种的估计值。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 从初始数据集中，将存储图像的子集以进行测试，以测量估计的质量。 项目说明 该代码是使用AWS Sagemaker的笔记本实例开发的。 一切都旨在与jupyter实验室环境pytorch_p36一起使用，并利用SageMaker培训和端点功能。 数据集 。 它包含133个品种的狗图像。 。 它包含用于训练面部检测器的名人图像。 目录和文件 haarcascades /：文件夹，其中包含opencv进行面部检测所需的xml文件。 images /：测试笔记本的图像。 lambda /：包含带有lambda功能代码的文件的文件夹。

猫狗分类 CNN模型，用于用猫或狗对图像进行分类。 用5个“ relu”层和一个“ Sigmoid”层对CNN模型进行训练，以对给定图像包含猫还是狗进行分类。 该模型仅训练了20个纪元，因此准确率达到了75％。 使用自定义学习率将时间段增加到300或更多可以提高模型的准确性。 带有HTML和CSS的flask应用程序提供了一个可工作的Web应用程序界面，用于对图像进行分类。

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这是一个基于VGG网络架构的cat and dog分类实战的小项目，里面包含所有源代码，同时也含有对应的用到的数据集。模型已经经过优化，同时含有部分注释便于理解，欢迎下载交流。

这是可以用于训练CNN或者RNN等人工智能网络结构的dog数据集。其中包含1000只dog的图片，命名均为.jpg结尾。

一下是一个sift算法源程序（matlab版本），改程序可以在matlab下面运行，通过载入需要匹配的图片（修改其中的imagfile），可以看到提取出来的特征点

Kaggle上一个非常经典的二分类图像数据集，训练集包括25000张猫和狗的图片及其标签，测试集则是12500张未标签图片。