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白话深度学习与TensorFlow
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白话深度学习与TensorFlow 完整版 zip 评分:
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上传时间：2018-04 大小：35.72MB
27.17MBTensorflow入门.zip
2020-01-04里面包括anaconda的安装，Tensorflow的安装及使用，适合初学者。还有一些案例代码，手写字识别等等，是很容易上手的资源。
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SSD-Tensorflow-master.zip
2018-11-13github上的资源转载，为没有注册github账号或者下载没找到资源的道友服务
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tensorflow.zip
2019-07-29tensorflow工具库以及安装包，新手必备的强大的机器学习工具合计
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TensorFlow.zip
2019-05-23本资源主要是在学习《图解深度学习与神经网络》这本书时按照课本编写的一些入门的TensorFlow代码，对于入门TensorFlow的同学会有些许帮助。
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tensorflow-resnet-master.zip
2017-12-16tensorflow-resnet-master.zip 非常高的准确率，非常好的神经网络
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利用卷积神经网络实现图像的识别并将代码部署在树莓派中实现，使用谷歌深度学习框架Tensorflow训练模型.zip
2024-01-14利用卷积神经网络实现图像的识别并将代码部署在树莓派中实现，使用的是谷歌深度学习框架Tensorflow，使用果蔬图像数据集训练模型后，可以达到随机输入单张果蔬图片，返回图片分类结果的效果
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《果蔬识别系统Python》，基于深度学习卷积神经网络算法。基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法.zip
2024-01-14《果蔬识别系统Python》，...使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台.zip
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水果识别系统Python基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法模型.zip
2024-01-13水果识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传...
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pyhton深度学习课程设计-基于Tensorflow与Flask结合打造手写体数字识别项目（含源码+数据集+说明文档）
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ORL人脸识别不同算法的实现，用到了scikit-learn,tensorflow等.zip
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《验证码识别系统Python》基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法.zip
2024-01-14《验证码识别系统Python》，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，...
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白话机器学习的数学-立石贤吾-源代码.zip
2021-08-18白话机器学习的数学-立石贤吾-源代码.zip
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毕业设计-Python基于TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码设计与实现
2023-06-24Python基于TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码设计毕业源码案例设计 开发环境： Pycharm + Python3.7 + Django2.2 + sqlite数据库 + TensorFlow深度学习框架 + selenium自动化测试 “基于深度网络的...
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使用 TensorFlow 实现深度神经网络对 mnist 数据集进行训练和测试.zip
2024-01-13深度学习使用技巧和一些模型训练，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。目的是了解深度学习和 TensorFlow 的基本使用 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速上手深度学习模型建立学习等
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主要用来做情感分析的数据处理库，处理完可直接使用TensorFlow keras等深度学习框架进行训练.zip
2024-01-13深度学习使用技巧和一些模型训练，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速上手深度学习模型建立学习等
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2024-01-13针对深度学习图像识别模型的自动化测试框架，设计并实现一个 Python 实现 的基于 TensorFlow 的深度学习图像识别模型的自动化测试方法，采用特定的方 式，根据提供的训练数据集和待测数据集，由待测数据集尽量生成...
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通用深度学习推理工具，可在生产环境中快速上线由TensorFlow、PyTorch、Caffe框架训练出的深度学习模型。.zip
2024-01-13深度学习使用技巧和一些模型训练，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速上手深度学习模型建立学习等
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深度学习系统笔记，包含深度学习数学基础知识、神经网络基础部件详解、深度学习炼丹策略、以及如何实现深度学习推理框架实战。.zip
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利用开源项目 Kubernetes +TensorFlow 构建一个在深度学习平台上利用识别数字算法进行数据训练和测试.zip
2024-01-14全国云计算应用创新大赛三等奖作品。利用开源项目 Kubernetes 以及 TensorFlow 构建一个深度学习平台在深度学习平台上利用识别数字算法进行样本数据训练和测试
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2024-01-14花朵识别系统基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。
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2024-01-13深度学习使用技巧和一些模型训练，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速上手深度学习模型建立学习等
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2024-01-13深度学习使用技巧和一些模型训练，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速上手深度学习模型建立学习等
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2024-01-14深度学习使用技巧和一些模型训练，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速上手深度学习模型建立学习等
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进行深度学习训练的代码.zip
2024-01-14深度学习使用技巧和一些模型训练，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速上手深度学习模型建立学习等
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深度学习之神经网络核心原理与算法-课程学习相关代码.zip
2023-07-20深度学习，神经网络学习资源，机器学习源码及案例，经典人工智能算法。 深度学习，神经网络学习资源，机器学习源码及案例，经典人工智能算法。 深度学习，神经网络学习资源，机器学习源码及案例，经典人工智能算法...
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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。
98KBYOLOv8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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2023-10-09yolov8(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
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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）
2023-11-12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
