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TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址 本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训练方法教程 一.API介绍 基础操作列表 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』简单的数学计算 『TensorFlow』变量初始化 常用基础操作 『Ten…
最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…
##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到…
Awesome Human Pose Estimation 2018-10-08 11:02:35 Copied from: https://github.com/cbsudux/awesome-human-pose-estimation A collection of resources on Human Pose Estimation. Why awesome human pose estimation? This is a collection of papers and resource…
深度学习软件 -CPU vs GPU -Deep Learning Framework - Caffe / Caffe2 - Theano / TensorFlow - Torch / PyTorch -CPU vs GPU(并行计算) -cuBLAS:Matrix Multiplication and so on.(BLAS:Basic Linear Algebra Subprograms) -cuFFT:快速傅里叶变换. -cuDNN:cu深度神经网络. 图1 CPU与GPU设计结构对比(为…
DNN模块介绍: Tiny-dnn模块 支持深度学习框架 - Caffe - TensorFlow - Torch/PyTorch DNN运用 图像分类 对象检测 实时对象检测 图像分割 预测 视频对象跟踪…
YOLO---近段时间的练习目标 yolo(darknet)官方主页:https://pjreddie.com/darknet/yolo/   和在学校时用的不太一样了,有更新了- 还有一个常用版本:https://github.com/AlexeyAB/darknet 预想实现任务: 1.CPU  VS  GPU 各种速度:图片大小.图片中目标的多少.视频流等对效率的影响. 2.darknet源码下各种命令的熟悉与使用 3.Python接口调用darknet环境中的参数与使用 4.C++接口调…
一.介绍 OpenCV(开源计算机视觉库:http://opencv.org)是英特尔开源的一个跨平台计算机视觉的BSD许可库,包含数百种计算机视觉算法.OpenCV由Gary Bradsky于1999年在英特尔创立,第一版于2000年问世.Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky,一起管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队.2005年,OpenCV用于Stanley,该车赢得了2005年DARPA挑战赛的冠军.后来,在Willow Garage的支持下,由Gary Brad…
本文是个人在学习<CS231n 斯坦福李飞飞视觉识别课程>的学习笔记. 第一讲:课程简介 课时1 计算机视觉概述 课时2 计算机视觉历史背景 课时3 课程后勤 选读书籍<DeepLearning> 软件包: TensorFlow, Torch, PyTorch 先修条件:Python, NumPy, 微积分, 线性代数, 计算机图像, 机器学习, 课程网站: http://cs231n.stanford.edu/(作业,资源) 第二讲:图像分类 课时4 数据驱动方法 作业一: 1.…