Web前端测试与集成：Jasmine/Selenium/Protractor/Jenkins的最佳实践

深度学习-英文版

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Deep Learning 英文版

AI圣经 Deep Learning英文版完全原著无任何水印 深度学习领域奠基性的经典书籍

深度学习方法及应用 英文版 Deep Learning Methods and Applications

Deep Learning Methods and Applications 即邓力、俞栋合英文版PDF，仅用作学习参考，不得用于商业用途

deep learning 英文版（Bengio）

Bengio著的深度学习书籍，最新英文版，从官网下的html格式，自己转成pdf然后拼接而成，费了不少时间，为了方便大家学习，跟大家分享一下。

深度学习：方法与应用 英文版，主要介绍深度学习在各个领域上的应用

深度学习：方法与应用 英文版，主要介绍深度学习在各个领域上的应用

介绍深度学习(Deep Learning)的3篇经典英文综述和2篇中文综述

深度学习（Deep Learning)被《麻省理工学院技术评论》杂志列为2013年十大突破性技术之首。 自2006年以来，深度学习在学术界持续升温。 但目前系统性地介绍 深度学习 技术的资料相对较少。 本资源里包括介绍深度学习的3篇经典英文综述，由深度学习专家Yoshua Bengio所写。 以及2篇，我在万方和中国期刊网上能找到的，仅有的中文综述。供需要的人阅读和下载。

深度学习ufldl英文版pdf下载

吴恩达机器学习课程整理英文版，深度学习入门必须看的内容之一。适用于人工智能方向初学者，有兴趣可以下载来看一看。

深度学习英文pdf

深度学习简要英文pdf,简单易懂的讲解深度学习基本原理

Deep Learn 2017 英文版+中文版打包下载

Deep Learn 2017最新版 英文版+中文版打包下载， 这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造， 神一样的书，内容是史上最全的，连数学基础都给出来了

Fundamentals of Deep Learning 深度学习基础英文版 pdf电子书+代码

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arcgis pro深度学习库

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深度学习、pytorch、python、深度学习基础PDF

有利于深度学习的学习与入门。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 ...

深度学习Deep learing英文论文

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。以上是部分深度学习引文论文合集

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

零基础入门深度学习(系列) 中文PDF完整版

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？...

DeepLearningBook-深度学习-中文版英文版-Ian GoodFellow等

深度学习；deep learning book；作者Ian GoodFellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville；中英文两版；仅供学习参考之用

Deep Learning深度学习(Bengio等著)中英文

深度学习教材，Bengio等人著，附件内含中文PDF及英文PDF各一份，仅用作学习参考，不得用作商业用途，如有问题请与本人站内联系。

深度学习综述（英文）

Deep learning in neural networks: An overview In recent years, deep artificial neural networks (including recurrent ones) have won numerous contests in pattern recognition and machine learning. This historical survey compactly summarizes relevant work, much of it from the previous millennium. Shallow and Deep Learners are distinguished by the depth of their credit assignment paths, which are chains of possibly learnable, causal links between actions and effects. I review deep supervised learning (also recapitulating the history of backpropagation),unsupervised learning, reinforcement learning & evolutionary computation, and indirect search for short programs encoding deep and large networks.

吴恩达深度学习课程第一课 第4周 深层神经网络（1-4 编程作业）（中、英文版本）

吴恩达老师 深度学习课程 第一课 神经网络和深度学习 第4周 深层神经网络（1-4 编程作业） （有道翻译，有歧义的地方请参考原文）

Python深度学习基于Pytorch深度学习.pdf

机器视觉-深度学习

机器学习/深度学习500问

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深度学习 中文版 pdf

这本书讨论这些更直观的问题一种解决方案。这种解决方案是为了让计算机从经验中学习，并通过层次化概念体系来理解世界，其中每个概念通过与较简单概念之间的联系来定义

吴恩达深度学习课程第二课 第1周 深度学习的实用层面（中、英文版本）

吴恩达老师 深度学习课程 第二课 改善深层神经网络 第1周 深度学习的实用层面 （有道翻译，有歧义的地方请参考原文）

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