深度学习是一种人工智能领域的核心技术，它基于人工神经网络的模拟，通过大量数据的训练来自动学习特征，从而实现模式识别和预测。在当前的IT行业中，深度学习已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。TensorFlow是Google开发的一个开源深度学习框架，它为研究人员和工程师提供了一个强大的平台，用于构建和部署大规模机器学习模型。 本压缩包"深度学习培训PPT.rar"包含了由专家陈力主讲的一系列深度学习课程讲义，主要围绕TensorFlow框架展开，同时也涉及到了深度学习的基础理论和实际应用。以下是这些文件的主要内容概览： 1. **陈力-1.深度卷积网络基本原理、结构与优化.pdf**：这份文档详细介绍了深度卷积网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的基本原理，包括卷积层、池化层、激活函数等关键组件，并探讨了网络的优化方法，如梯度下降、动量优化和Adam优化器。 2. **陈力-2.TensorFlow介绍与入门.pdf**：此讲义主要面向初学者，系统地介绍了TensorFlow的安装、环境配置，以及如何创建计算图、会话和变量。同时，还讲解了如何利用TensorFlow进行数据读取、预处理以及模型的构建和训练。 3. **陈力-3.深度卷积网络实践与讲解.pdf**：这一部分深入探讨了CNN在实际问题中的应用，可能包括图像分类、目标检测等任务，同时通过实例展示了如何在TensorFlow中实现这些网络架构。 4. **陈力-4.深度学习遥感图像检测.pdf**：遥感图像分析是深度学习的一个重要应用领域，这部分可能涵盖了使用CNN进行遥感图像目标检测的技术，包括Faster R-CNN、YOLO等前沿算法。 5. **陈力-5.*(新)网络框架演化和标注工具.pdf**：这部分可能讨论了深度学习网络框架的发展历程，以及常用的标注工具，如LabelImg等，这对于数据预处理和模型训练至关重要。 6. **陈力-6.深度学习遥感图像分割.pdf**：遥感图像分割是另一个关键应用，涉及到像素级别的分类，可能会介绍语义分割和实例分割的最新进展，如U-Net、Mask R-CNN等模型。 通过学习这些讲义，读者不仅可以掌握深度学习的基础知识，还能了解到TensorFlow的实际操作，以及深度学习在遥感图像分析领域的具体应用。这些材料对于想要提升深度学习技能的IT从业者或是科研人员来说，是非常宝贵的资源。

香港科技大学发布的极简 TensorFlow 入门教程。第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念。第二天详细地讨论了卷积神经网。第三天详解了循环神经网络。

在本项目中，我们主要探讨如何使用OpenCV和TensorFlow这两个强大的工具来实现实时的人脸检测。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法，而TensorFlow则是一个广泛用于机器学习和深度学习的框架。通过结合这两者，我们可以构建一个系统，实时捕获摄像头中的画面并检测其中的人脸。 我们需要了解OpenCV的人脸检测模块。OpenCV自带了一个预训练的Haar级联分类器，这是一个基于特征级联结构的分类模型，专门用于人脸检测。这个模型可以在不同的光照、角度和遮挡条件下识别出人脸。在项目中，我们将加载这个模型，并使用它来分析摄像头的每一帧图像，找出可能包含人脸的区域。 接着，进入TensorFlow部分。虽然OpenCV的人脸检测已经很有效，但如果我们想要进行更高级的任务，比如人脸识别或表情识别，我们可以利用TensorFlow构建深度学习模型。例如，我们可以训练一个卷积神经网络（CNN）来识别不同的人脸或表情。TensorFlow提供了一种灵活的方式来定义和训练这些模型，并可以轻松地将它们部署到实际应用中。 在"camera_face_check-master"文件夹中，我们可以找到项目的源代码。这些代码可能包括设置摄像头、初始化OpenCV的人脸检测器、实时显示检测结果以及（如果有的话）使用TensorFlow模型进行进一步处理的部分。通常，代码会包含以下几个步骤： 1. 导入必要的库，如OpenCV和TensorFlow。 2. 加载预训练的Haar级联分类器。 3. 设置摄像头，开始捕获视频流。 4. 对每一帧图像进行处理，使用Haar级联分类器检测人脸。 5. 可选：如果使用了TensorFlow模型，将检测到的人脸作为输入，进行人脸识别或其他深度学习任务。 6. 在画布上绘制检测框，展示结果。 7. 循环执行以上步骤，直到用户停止程序。 在深度学习部分，你可能会遇到模型训练、验证和优化的相关概念，如损失函数、反向传播、优化器选择（如Adam、SGD等）、数据增强等。此外，模型的保存和加载也是关键，以便在后续运行中能快速使用训练好的模型。 这个项目为我们提供了一个将理论知识应用于实践的好例子，它展示了如何将传统的计算机视觉方法与现代深度学习技术相结合，以实现更高效、更智能的视觉应用。无论是对OpenCV的熟悉，还是对TensorFlow的理解，都能在这个过程中得到提升。通过这个项目，你可以深入理解人工智能和深度学习在人脸检测领域的应用，并为其他类似的计算机视觉任务打下坚实的基础。

基于火龙果数据的作物生长趋势项目，通过学习，如何将你构建的AI服务部署到云端上，实现具备识别火龙果生长趋势的云服务能力。下面是我们做的任务案例： 任务1：火龙果训练数据集准备（使用精灵标注助手进行目标检测图像标注、将训练与验证数据集转tfrecord格式数据集） 任务2：目标检测模型搭建与训练（认识目标检测、 YOLOv3目标检测模型、 tensorflow YOLOv3模型训练） 任务3：生长趋势模型推理与模型评估（作物生长趋势模型推理接口、 作物生长趋势模型推理代码实现、作物生长趋势模型精度评估） 任务4：生长趋势AI模型服务封装（ Restfull API、Flask环境搭建、Flask实现火龙果生长趋势AI服务） 任务5：模型云端部署与安装（生长趋势AI服务运行环境配置、编写自动化安装脚本实现服务一键安装与拉起）

这部书是一本以实践为主兼顾理论的机器学习好书，豆瓣高分，本电子书质量很好

博文“基于flask+opencv+sklearn+tensorflow的人脸识别系统”对应的源代码，其中包括前端源代码和后端源代码。

Learn and implement quantitative finance using popular Python libraries like NumPy, pandas, and Keras Key Features Understand Python data structure fundamentals and work with time series data Use popular Python libraries including TensorFlow, Keras, and SciPy to deploy key concepts in quantitative finance Explore various Python programs and learn finance paradigms Book Description Python is one of the most popular languages used for quantitative finance. With this book, you'll explore the key characteristics of Python for finance, solve problems in finance, and understand risk management. The book starts with major concepts and techniques related to quantitative finance, and an introduction to some key Python libraries. Next, you'll implement time series analysis using pandas and DataFrames. The following chapters will help you gain an understanding of how to measure the diversifiable and non-diversifiable security risk of a portfolio and optimize your portfolio by implementing Markowitz Portfolio Optimization. Sections on regression analysis methodology will help you to value assets and understand the relationship between commodity prices and business stocks. In addition to this, you'll be able to forecast stock prices using Monte Carlo simulation. The book will also highlight forecast models that will show you how to determine the price of a call option by analyzing price variation. You'll also use deep learning for financial data analysis and forecasting. In the concluding chapters, you will create neural networks with TensorFlow and Keras for forecasting and prediction. By the end of this book, you will be equipped with the skills you need to perform different financial analysis tasks using Python

在Python编程环境中，TensorFlow是一个强大的开源库，用于构建和训练机器学习模型。这个项目主要集中在使用TensorFlow创建预测模型并展示其预测过程的结果。在实际应用中，数据可视化是理解模型性能的关键环节，这里使用了PyEcharts库来完成可视化任务。 让我们深入了解一下TensorFlow。TensorFlow是由Google Brain团队开发的，它支持数据流图计算，这种计算方式允许开发者定义计算的流程图，然后在各种平台上高效执行。在机器学习中，这些流程图代表了模型的结构和参数更新规则。 在TensorFlow中创建预测模型通常涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：你需要对输入数据进行清洗和转换，使其适合模型训练。这可能包括缺失值填充、归一化、编码等操作。 2. **构建模型**：使用TensorFlow的API（如`tf.keras.Sequential`或`tf.keras Functional API`）定义模型架构。这包括选择合适的层（如全连接层、卷积层、池化层等）、激活函数以及损失函数和优化器。 3. **训练模型**：使用`model.fit()`方法，将预处理后的数据喂给模型进行训练。训练过程中，模型会根据损失函数调整权重以最小化预测误差。 4. **评估模型**：通过`model.evaluate()`检查模型在验证集上的性能，这通常包括准确率、精确率、召回率等指标。 5. **预测**：使用`model.predict()`方法，模型可以对新数据进行预测，生成模型的输出。 接下来，PyEcharts的引入是为了将上述过程中的关键结果可视化。PyEcharts是一个基于JavaScript的Echarts图表库的Python接口，它可以生成丰富的交互式图表，如折线图、柱状图、散点图等，用于展现模型训练过程中的损失曲线、精度变化、预测结果分布等。 具体来说，你可以使用PyEcharts来： 1. **绘制训练和验证损失曲线**：对比模型在训练集和验证集上的损失变化，观察是否存在过拟合或欠拟合现象。 2. **绘制精度曲线**：展示模型在训练过程中的精度提升，帮助理解模型何时达到最佳性能。 3. **展示混淆矩阵**：通过混淆矩阵图，直观地看到模型的分类效果，分析哪些类别容易被误判。 4. **预测结果分布**：如果模型进行的是回归任务，可以画出预测值与真实值的散点图，评估模型的预测准确性。 5. **特征重要性**：对于特征工程，可以展示各个特征对模型预测的影响程度。 "Python TensorFlow预测模型及过程结果绘制"项目结合了TensorFlow的强大建模能力和PyEcharts的可视化功能，为机器学习模型的训练和评估提供了一个直观、动态的展示平台。通过这个项目，开发者不仅可以更好地理解和调优模型，还能为非技术背景的团队成员提供易于理解的模型表现。

人工智能-深度学习-tensorflow

支持spark集群下的pyspark环境生产tfrecord样本，可以使用常见的接口加载jar包对DataFrame数据进行格式转换，直接输出tfrecord文件到hdfs上。方便后续链路使用tensorflow来做进一步的样本加工和数据训练。支持spark 2.12版本。