深度学习实战

21天实战Caffe.pdf

深度学习，21天实战Caffe(赵永科).pdf，高清pdf

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扫描版的《深度学习-21天实战caffe》,你值得拥有。全书通过讲解caffe的C++源码，剖析caffe框架。

深度学习+21天实战Caffe

深度学习基础原理，Caffe使用实践，神经网络基础原理。

深度学习_21天实战Caffe+Caffe之经典模型详解与实战 (pdf文件 带书签)

深度学习_21天实战Caffe + Caffe之经典模型详解与实战 (pdf文件 带书签) [深度学习——Caffe] 经典书籍，可学习查阅

深度学习21天实战Caffe完整版

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21天实战Caffe 高清扫描版

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Caffe官方教程中译本.pdf（高清非扫描）

Caffe官方教程中译本，高清非扫描，全书非常简洁精简，非常适合快速的学习

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深度学习21天实战Caffe_高清

深度学习21天实战Caffe_高清，可作为caffe学习参考，含caffe源码解析及使用

Caffe官方教程中文版

Caffe官方教程的中文版，使用的时候可以参考一下。初学者不建议参考。

深度学习21天实战Caffe

Caffe是一个深度学习框架，具有表达力强、速度快和模块化的思想，由伯克利视觉学习中心（BVLC）和社区贡献者开发。Yangqing Jia在加州大学伯克利分校攻读博士期间创建了这个项目

21天实战Caffe-all in one

21天实战Caffe，赵永科著，清晰、完整版。本人看过的非常好的深度学习及caffe入门指导书籍

21天实战Caffe

《21天实战Caffe》是一本专注于深度学习框架Caffe的实践教程，由赵永科编著。这本书旨在帮助读者在21天内通过实际操作掌握Caffe的基本使用和高级应用，从而快速进入深度学习领域。Linux公社的整理使得这份资源更加...

21天实战Caffe[赵永科]pdf电子书

深度学习：21天实战Caffe 扫描版PDF，一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例，由浅入深，从 Caffe 的配置、部署、使用开始学习，通过阅读 Caffe 源码理解其精髓，加强对深度学习...

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《深度学习_21天实战Caffe》这本书旨在为读者提供一个系统学习和实践Caffe的平台。21天的学习计划通常是一种结构化的学习路径，每天涵盖特定的主题，确保读者可以在规定时间内掌握核心概念和技术。通过这样的方式，...

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《深度学习 21天实战Caffe》这本书旨在引导读者快速入门Caffe，通过21天的学习计划，系统地理解Caffe的基本结构和工作流程。书中的内容可能涵盖Caffe的安装配置、模型构建、数据预处理、训练过程、模型优化以及如何...

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caffe配套的深度学习PDF教程，包括监督学习，非监督学习，识别，检测等。

Caffe官方教程中译本 PDF

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caffe官方教程，含有caffe网络模型各层详解，可以利用本教程再结合一些caffe示例进行模型训练！搭建深度学习框架必备！

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“深度学习 21天实战Caffe.pdf”可能是一个为期三周的Caffe学习计划，通过实际项目来指导学习者一步步掌握Caffe。这种实战性学习能够帮助用户将理论知识转化为实际技能，提高问题解决能力。 综上所述，这个压缩包为...

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

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

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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大作业05-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。