深度学习实战

深度学习(花书)代码和笔记

深度学习(花书)代码和笔记：一份深度学习的笔记（英文），以及相关的代码

AI圣经《深度学习》配套代码

《深度学习》花书配套代码，tensorflow版本，江湖人称“AI圣经”。

深度学习，Goodfellow，Bengio，花书 开源版PDF，v5最新版

深度学习，开源最新版，完美版，非影印，有目录！Bengio等大神巨作！

深度学习代码：这是我练习过的所有深度学习代码

深度学习代码 这是我练习过的所有深度学习代码。

深度学习方法及应用完整版

题入手: 第一ꎬ 深度学习对语音识别技术有哪些影响ꎮ 第二ꎬ 这一重大科技革 命是如何开始的ꎮ 第三ꎬ 它是如何获得并保持如此强大动力的ꎮ 第３ 章讲述了深度学习中绝大多数研究所使用的三元分类法ꎮ 其中包括: 有...

深度学习 最新中文版 pdf

深度学习书籍 2017年9月的最新高清pdf版， beta版 第一章 引言 1 1.1 本书面向的读者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.2 深度学习的历史趋势 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...

深度学习 中文 高清晰 文字版 完整版

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PHP深度分析：101个核心技巧、窍门和问题解决方法（原书第2版）part1

　为了辅助本书的学习，作者还建立了一个web站点，提供代码和更新等资源支持，网址为http：//www.sitepoint.com/books/phpant2/，书山的大量脚注也提供了有用资源的参考。 　本书适用于具有一定php开发经验的初学...

C语言深度解剖by陈正冲PDF带部分书签

C语言深度解剖，在学习完所有C语言知识点后可以通过这本书更上一层楼。作者写作风格诙谐幽默，在谈笑间讲述C语言的难点，是提高C语言技术的一本不可多得的书稿。本文档为作者书稿，若有侵权请谅解。尊重作者，知识...

pytorch-learning:廖星宇深度学习入门之pytorch第一版书中代码实现

pytorch-learning廖星宇深度学习入门之pytorch第一版书中代码实现Ch03: 简绍pytorch中的基本构成和神经网络的基础知识Ch04: 简绍CNN原理和实现一个简单的网络并且对MNIST手写数字的识别Ch05: 简绍RNN, LSTM, GRU...

Java深度学习菜谱：Java深度学习菜谱代码

这是Packt Publishing赞助的下一本书“ Java深度学习食谱”的代码存储库。 我们在本书中的所有用例中都使用并推广deeplearning4j库。 本食谱中定位的官方deeplearning4j版本是1.0.0-beta3 。 出于相同的原因，本食谱...

math_dl_book_info:“最短课程深度学习数学”一书的支持站点

关于“最短课程中的深度学习数学”一书的补充信息被日本深度学习协会的成功申请者（CDLE）选为第17本书推荐书！由于其受欢迎程度，海外版本陆续出版！该站点是用于公开“最短课程的深度学习数学”一书的补充信息的...

强化学习导论(第二版) / Reinforcement Learning：An Introduction @ShowMeAI

书籍在第一版的基础上，增加了近些年新的研究主题，内容重点放在核心的算法上。 ◉ 目录： 介绍 多臂老虎机 有限马尔可夫决策过程 动态规划 蒙特卡罗方法 时差学习 n-step Bootstrapping 使用表格方法进行规划和...

Deep-Learning-with-TensorFlow-Second-Edition:由TensorFlow进行深度学习-第二版，由Packt发行

使用TensorFlow进行深度学习-第二版这是发行的《 进行的代码库 。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。关于这本书深度学习是基于学习多个抽象级别的机器学习算法的一个分支。 神经网络是深度学习的...

算法导论_原书第3版_中文版.rar

《算法导论》自第一版出版以来，已经成为世界范围内广泛使用的大学教材和专业人员的标准参考手册。本书全面论述了算法的内容，从一定深度上涵盖了算法的诸多方面，同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受...

算法导论 原书 第二版

本书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，...在不改变数学和分析重点的前提下，作者将许多数学基础知识从第一部分移到了附录中，并在开始部分加入了一些富有诱导性的题材。...

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

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

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

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

行人跌倒数据集（VOC格式）

行人跌倒数据集（VOC格式）

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

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！

Deep Learning Tuning Playbook（中译版）

由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。

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

zotero翻译插件.xpi

2023/9/2 更新