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作者:CSDN
出版社:CSDN《程序员》
ISBN:1111111111117
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《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》PDF1.pdf 评分:
Tensorflow,深度学习,21个有趣的项目,还算不错的一本书。
上传时间:2019-06 大小:143.79MB
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21个项目玩转深度学习:基于Tensorflow的实践详解
2018-08-2621个项目玩转深度学习:基于Tensorflow的实践详解PDF版本
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21个项目玩转深度学习基于TensorFlow的实践详解源码.zip
2021-08-0421个项目玩转深度学习基于TensorFlow的实践详解源码,可以做为你的学习设计参考。
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tensorflow21个项目玩转深度学习源代码.zip
2019-05-24《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。 通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目,分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣,了解算法和编程框架的细节,让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4 及以上版本,并介绍了TensorFlow 中的一些新特性。
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利用 TensorFlow 识别 MNIST数据集
2019-03-04出自《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》中的项目利用 TensorFlow 识别 MNIST数据集,已调通,放到pycharm中即可调通。
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百度地图毕业设计源码-TensorFlow-1.15--Custom-Object-Detection-Tutorial:利用TensorFl
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21个项目玩转深度学习_基于TensorFlow的实践详解
2019-03-12《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。 通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移...
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21个项目玩转深度学习基于TensorFlow的实践详解源代码.zip
2024-06-14在本资源中,"21个项目玩转深度学习基于TensorFlow的实践详解源代码.zip" 提供了21个不同的深度学习项目,每个项目都基于强大的开源机器学习库TensorFlow。TensorFlow是由Google Brain团队开发的,它允许开发者构建...
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21个项目玩转深度学习———基于TensorFlow的实践详解练习.zip
2024-05-09在“21个项目玩转深度学习———基于TensorFlow的实践详解练习.zip”这个压缩包中,你将获得一系列深入浅出的深度学习项目,这些项目都是基于强大的开源框架TensorFlow进行实现的。TensorFlow是由Google Brain团队...
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基于TensorFlow的实践详解(含项目链接).zip
2024-03-10基于TensorFlow的实践详解(含项目链接).zip基于TensorFlow的实践详解(含项目链接).zip基于TensorFlow的实践详解(含项目链接).zip基于TensorFlow的实践详解(含项目链接).zip基于TensorFlow的实践详解(含项目链接).zip...
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本工程是21个项目玩转深度学习-基于TensorFlow的实践详解的配套代码
2023-07-28MNIST机器学习入门 CIFAR-10与ImageNet图像识别 打造自己的图像识别模型 Deep Dream 深度学习中的目标检测 人脸检测和人脸识别 图像风格迁移 GAN与DCGAN入门 pix2pix模型与自动上色技术 超分辨率:让图像变得更清晰 ...
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python+tensorflow图像识别demo
2019-04-13python+tensorflow图像识别demo,有不足请指出
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《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》源代码
2019-03-28本资源是《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》教程的源代码,供计算机相关领域的技术人员与爱好者学习。
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TensorFlow官方中文文档 高清完整版PDF
2016-04-16TensorFlow官方中文文档 极客学院出版
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21个项目玩转tensorflow 源代码 历程代码
2018-10-1521个项目玩转tensorflow 源代码 历程代码
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2018-10-19读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目,分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣,了解算法和编程框架的细节,让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
2023-10-06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。
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labelme v5.3.1 (2023年8月新版本,双击打开即用)
2023-10-06Labelme是一个开源的图像标注工具,由麻省理工学院(MIT)开发。它是一个在线的JavaScript工具,可以在任何地方使用,无需在电脑中安装大型数据集。此外,Labelme也可以在PyCharm中运行,方便进行二次开发。Labelme的使用和二次开发涉及许多知识。比如,可以通过修改相应的.py文件来实现汉化,将界面上的英文菜单和提示信息改为中文。此外,Labelme的界面开发使用了图形开发工具QT Designer,这是一种可以集成到PyCharm中的工具,可以生成.ui文件并转换为.py文件,从而实现图形界面开发。在使用和研究Labelme的过程中,可能会遇到一些问题,例如转化为.exe文件时的路径不正确问题,需要根据提示信息修改程序路径;或者图片不能显示的问题,需要将图片转换为base64形式保存。这些都是PyInstaller需要完善的地方。总的来说,Labelme是一个强大的图像标注工具,适合在图像处理和机器学习等领域使用。 项目源地址:https://github.com/wkentaro/labelme/releases
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YOLOv5 人脸口罩图片数据集
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