深度学习实战

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 中文版 pdf

《深度学习》中文版PDF是一本深入探讨人工智能领域核心理论和技术的著作，旨在阐述如何让计算机通过层次化的学习过程理解并解析世界。本书的核心概念围绕深度学习展开，这是机器学习的一个分支，它模拟人脑神经网络...

深度学习中文版.pdf

这本书“深度学习中文版”提供了对这一领域的全面介绍，更新至2017年9月4日，包含了最新的研究成果和技术进展。 一、深度学习基础 深度学习的核心在于构建多层神经网络，这些网络由大量的节点（或称为神经元）组成...

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？...

深度学习之强化学习.pdf

深度学习之强化学习 深度学习之强化学习是指使用深度学习技术来解决强化学习问题的方法。强化学习是一种机器学习方法，它通过让智能体与环境交互，学习到使奖励最大化的策略。深度学习之强化学习结合了深度学习和...

深度学习中文版，最好的学习资料，有标签

这个压缩包文件“深度学习+中文版.pdf”显然是一个中文版的深度学习教材或指南，对于想要了解和掌握这一领域的中文读者来说，是一份非常宝贵的学习资源。 在学习深度学习时，首先要理解其基础概念。深度学习模型...

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(中文翻译版).pdf

深度学习是当前人工智能领域中极其重要的一个分支，其主要研究算法可以从大量数据中学习复杂的表示，以解决各种任务，如图像识别、语音识别、机器翻译等。本文将根据提供的文件内容，对深度学习的基础知识点进行详细...

Neural Network and Deep Learning神经网络与深度学习中文高清完整版PDF

Neural Network and Deep Learning 神经网络与深度学习中文版

深度学习 中文版 github

深度学习是人工智能领域的...这份“深度学习 中文版”PDF文档，无疑是中文学习者了解和掌握深度学习理论和技术的重要资源。通过阅读和实践，可以深入理解深度学习的原理，并应用于实际项目中，推动人工智能技术的进步。

matlab深度学习工具箱官方指导手册.pdf

MATLAB深度学习工具箱官方指导手册是一份详细的技术文档，旨在帮助用户了解和使用MATLAB中的深度学习功能。MATLAB是一种广泛使用的数值计算和编程环境，而深度学习作为机器学习的一个子领域，正变得越来越重要。深度...

TensorFlow2深度学习实战(共7章)第2章 TensorFlow 2快速入门.pdf

TensorFlow2深度学习实战(共7章)第2章 TensorFlow 2快速入门...TensorFlow 2快速入门.pdfTensorFlow2深度学习实战(共7章)第2章 TensorFlow 2快速入门.pdfTensorFlow2深度学习实战(共7章)第2章 TensorFlow 2快速入门.pdf

《图解深度学习》-超完整书签_部分1_《图解深度学习》-上半本山下隆义_深度学习_图解深度学习_源码.zip

《图解深度学习》是深度学习领域一本极富视觉吸引力的著作，由日本著名学者山下隆义撰写。这本书以图文并茂的方式深入浅出地介绍了深度学习的基础知识和核心概念，适合初学者和有一定经验的从业者阅读。本书分为上下...

deeplearningwithpython（基于Python的深度学习）.pdf

基于Python的深度学习是当前人工智能领域的热门话题， deeplearningwithpython（基于Python的深度学习）.pdf 便是这方面的权威指南。本文档将从deeplearningwithpython的角度，深入探讨深度学习在Python中的应用，...

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

深度学习 AI圣经 中文高清版 带完整目录

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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。

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

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

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

行人跌倒数据集（VOC格式）

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CIFAR10数据集免费下载

完全免费 下载解压就用 可以打开

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。

zotero翻译插件.xpi

2023/9/2 更新

基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目，带数据集可直接跑通的源码

这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。 实时处理能力：项目设计支持实时姿态识别，适用于视频监控、动态分析等场景。 使用方法： 环境要求：详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。 安装步骤：提供项目安装和配置的具体指导。 运行指南：说明如何启动姿态识别任务，包括命令行参数等。

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

YOLOv8目标追踪实战全套资源包 - 源码与数据集完整分享

这一资源包含了完整的YOLOv8目标追踪项目的源码和相关数据集，旨在为学习和研究YOLOv8提供一个实际操作的案例。资源内的源码基于最新的YOLOv8模型，专注于实现高效准确的物体追踪功能，并且适用于各种现实场景。此外，还附带了用于训练和测试的数据集，这些数据集经过精心选择和预处理，以确保可以有效地用于模型的训练和验证。无论您是深度学习领域的初学者，还是希望在自己的项目中实现物体追踪功能的开发者，这个资源都将是一个简单的参考。通过下载和探索这个资源，您可以方便地理解YOLOv8的工作原理，并在实际项目中应用这一先进的目标追踪技术。 该源码是和《超详细概述YOLOV8实现目标追踪任务全解析》相对应的，大家下载这份源码后，有不明白的地方可以直接看这个博客进行进一步的理解。

YOLOv5 人脸口罩图片数据集

约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片，含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接训练。