深度学习

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DeepLearning-500-questions：深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识，线性代数，机器学习，深度学习，计算机视觉等景点问题进行解决，以帮助自己及有需要的读者。全书分为18一个章节，50余万字。由于水平有限，书中不妥善妥善恳求请广大读者批评指正。未完待续............如有意合作，联系scutjy2015@163.com版权所有，违权必究Tan 2018.06

京东预售链接： ://item.jd.com/12785031.html 深度学习500问——AI工程师面试宝典（博文视点出品），谈继勇主编，郭子钊，李剑，佃松宜副主编着 内容简介 本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，第1-3章引入了数学基础，机器学习基础和深度学习基础；第4-7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN，RNN，GAN等网络结构技术；第8-9章介绍了深度学习在计算机视觉领域的目标检测及图像分割两大应用；第10-14章介绍了计算机视觉领域主要的优化方法及思路等，包括迁移学习，网络架构及训练，网络优化技巧，超参数调整及模型的压缩和加速等。本书凝聚了众多一线科研人员及工程师的经验，逐步培养读者发现问题，解决问题，扩展问题的能力。 本书可为高等院校计算机科学，信息科学，人工智能，控制科学与工程，电子科学与本书内容取材于编者在日常学习过程中总结的知

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深度学习500问 [github项目地址] https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions 基于2019年5月版本使用vscode导出的PDF版本以便阅读，有疑问或者纰漏请回到原github仓库进行补充。

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deepLearning-Coursera 说明 Notification 此资料是Coursera上Deep Learning Specialization的笔记整理资料 主要按照目录分类，于近日刚刚整理完毕，对目录的结构进行了重新的调整与整合，增加了关于视频的额外论文与讲稿的资料 目录结构 File Structure COURSE 1: Neural Networks and Deep Learning 第一部分，涵盖了神经网络的基本结构及如何组成，介绍了神经网络的结构基础以及数学基础。 COURSE 2: Improving Deep Neural Networks Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization 第二部分，介绍了如何通过算法去改进神经网络的性能，以及如何选取参数/超参数，从而使梯度下降更加容易 COUR

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CupCnn 卷积神经网络的Java实现。 建立CNN网络 public void buildNetwork(){ //cteate network and set parameter network = new Network(); network.setBatch(100); network.setLoss(new LogLikeHoodLoss()); //network.setLoss(new CrossEntropyLoss()); optimizer = new SGDOptimizer(0.1); network.setOptimizer(optimizer); //buildFcNetwork(); buildConvNetwork(); network.prepare(); } private void build

DeepLearning:深度学习开始

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DC深度学习（dcdl） 作者：能大夫 执照：麻省理工学院执照（） 分类模型（ 2020年更新。12. 09 ） 所有源代码都是我自己使用python语言编写的。 TensorFlow2（+ Keras） 火炬 _文件 文件夹链接在 日期 姓名 关联 2018.12 이중흐름3차원용한이손제제스처인식 2018.12 [KSC2018]손제제처넷넷넷중흐름중흐름중흐름3차원신경망구조 2018.12 [KSC2018]获奖确认书（수상확인서） 2019.12 Atrous卷积과Grad-CAM탐탐지 2020.06 GG탐를GG VGGNet반탐탐네트워크네트워크 _docker（对于hadoop ） 泊坞窗部分已打开！！！ Github foler Link在 Docker Hub Link在 _旧版本 MobileNet-v2-tensorflow.py 日期：

DeepLearning:深度学习简介

深度学习神经网络夏季2018 2018年夏季黑板图像深度学习入门课程要求：Tensorflow和Numpy

DeepLearning_in_Java:Java深度学习

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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