深度学习

AI圣经pdf高清

本书是AI圣经的最新高清版，目录齐整。非常适合机器学习从业者

深度学习 AI圣经 中文高清版 带完整目录

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AI圣经【深度学习】

传说中的深度学习权威书籍——深度学习，大家都叫AI的圣经！

AI圣经，深度学习2017最新版pdf

这是深度学习入门的AI圣经，前面介绍了深度学习需要的一些基本的数学知识，很适合深度学习入门的同学

AI圣经深度学习花书高清带详细书签

AI圣经深度学习花书高清带详细书签，最好的入门深度学习的书籍

Go 语言圣经 中文版(简体).pdf

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DeepLearning中文版

AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国ya马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推jian！

deep learning pdf AI圣经 英文版

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mysql圣经高清pdf版本

msyql的权威圣经，学习mysql的面试宝典，可以学到很多知识

go语言圣经 .pdf

一、Go语言的由来      Go语言亦叫Golong语言，是由谷歌Goggle公司推出。Go语言的主要开发者有：肯.汤姆逊(Ken Thompson)、罗布.派克(Rob Pike)和罗伯特.格里泽默(Robert Griesemer)。这三个都是大神，稍介绍一下他们的贡献：     肯.汤姆逊(Ken Thompson)：图灵奖得主，Uinx发明人，B语言作者(C语言前身)，还做飞行员，后来被谷歌挖走。     罗布.派克(Rob Pike)：Unix团队和Plan 9操作系统计划的成员，与Ken老爷子共事多年，并共创出广泛使用的UTF-8 字元编码。     罗伯特.格里泽默(Robert Griesemer)：曾协助制作Java的HotSpot编译器，和Chrome浏览器的JavaScript引擎V8。     膜拜一下大神的容颜：Ken老爷子(左)，Rob Pike(右)         二、开发Go语言的初衷     根据Go语言开发者自述，近10多年，从单机时代的C语言到现在互联网时代的Java，都没有令人满意的开发语言，而 C++往往给人的感觉是，花了100%的经历，却只有60%的开发效率，产出比太低，Java和C#的哲学又来源于C++。并且，随着硬件的不断升级，这些语言不能充分的利用硬件及CPU。因此，一门高效、简洁、开源的语言诞生了。 三、Go语言的特点    Go语言保证了既能到达静态编译语言的安全和性能，又达到了动态语言开发速度和易维护性，有人形容Go语言：Go = C + Python , 说明Go语言既有C静态语言程序的运行速度，又能达到Python动态语言的快速开发。 Go语言有以下特性： 1.自动垃圾回收     C/C++最头疼的就是指针问题，一不小心就野指针了或者又越界了。在Go语言里再也不用担心，也不用考虑delete或者free，系统自动会回收。 2.函数可以返回多个值     这个很神奇，大多数语言只能返回一个值，Go语言可以返回多个值。这个功能使得开发者再不用绞尽脑汁的想到底怎么返回值的设计，也不用为了传值专门定义一个结构体。 3.并发编程     Go语言天然并发，只需要关键字“go”就可以让函数并发执行，使得并发编程变得更为简单，这也是Go语言最大的优势。 四、Go语言能做什么开发     Go语言是非常有潜力的语言，是因为它的应用场景是目前互联网非常热门的几个领域，比如区块链开发、大型游戏服务端开发、分布式/云计算开发。像Goggle、阿里、京东等互联网公司都开始用Go语言开发自己的产品。

深度学习 AI圣经中文 带书签无水印高清文字版

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深度学习 AI圣经 中文版pdf下载 最新版本

深度学习 AI圣经 中文最新修正版本 不是样章，就对可以查看完整章节，下载后好用给好评呀，谢了

法雷奥全球首家人工智能和深度学习研究中心（Valeo．ai）在巴黎成立.pdf

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mj_ai:麻将AI算法（包含全概率估算、局部概率估算、深度学习版本）

mj_ai 麻将AI算法 基于多种方式实现麻将ai算法 1、one_color_knn基于knn算法，选择与听牌表差异最小的目标进行凑牌 2、probability基于概率计算与胡牌表，选择打出后胡牌概率最大的牌打出 a、当前包含lua版和c语言版本。 b、判断万筒条三色的14张麻将，C语言版本单线程需要6秒，lua版本需要900秒。 c、下一步思路，根据花色拆分，分别求取概率，再进行汇总。 3、part knn算法 1、根据去掉每张牌以后，胡牌概率进行排序。选择最优打出的牌 2、概率采用局部估算的方式，分别计算各种麻将的分配形式下牌的得分 3、目前没有加入字牌以及吃碰杠的判断

吴恩达老师深度学习课程(deeplearning.ai) 视频笔记Deeplearning_AndrewNg_v5.42.pdf

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深度学习 [deep learning] AI圣经 Deep Learning 英文版 (花书)

深度学习 [deep learning] AI圣经 Deep Learning 英文版 ( 花书 ) ，[美] Ian，Goodfellow，[加] Yoshua，Bengio，[加] Aaron ... 著

deep learning（深度学习）中文版

被誉为AI圣经的《DEEP LEARNING》中文版，翻译得比较好的版本。

bible.en.txt

圣经英文版，用来练习NLP的一些文本预处理挺不错的。我以这个为例介绍了nltk工具的使用。

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

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行人跌倒数据集（VOC格式）

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Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

行为预测算法：基于自动驾驶大模型的车辆轨迹预测系统

是我的技术文章https://blog.csdn.net/asd343442/article/details/137137667的配套源码，LyftModel 是指来自 Lyft Level 5 Research 的一个用于自动驾驶的深度学习模型。Lyft 是一家美国的科技公司，致力于开发自动驾驶技术，他们的 Level 5 Research 部门专注于研究和开发自动驾驶技术。LyftModel 很可能是他们开发的一种用于自动驾驶的深度学习模型，用于实现自动驾驶系统中的各种功能，例如感知、规划、控制等。

全新的SOTA模型YOLOv9

当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者，感谢大家的支持！

pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）

里面没写怎么配置yolov8环境，这个参考官方文档就行很简单一行代码即可