RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合

opencv3+python人脸检测和识别 完整项目 识别视频《欢乐颂》中人物

最新的tensorflow教程，内容全面丰富，包括： TensorFlow For Machine Intelligence.pdf TensorFlow 官方文档中文版 - v1.2.pdf tensorflow-mnist-tutorial-master tensorflow在windows下的安装指南 TensorFlow在图像识别上的应用（郑泽宇PPT） 斯坦福大学-深度学习基础教程等。

CNN卷积神经网络实现，Matlab仿真，识别手写数字集。

The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514

cudnn v7.0版本，适合最新的cuda9.0.是GPU的加速库，安装caffe的GPU版本会用到。

Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found 本文件是cudnn-7.6.5的文件，可以用来解决一些tensorflow无法加载某些文件的问题

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。

ICDAR 2015 (1000 training images + 500 testing images)

真实头像打包4000个 新注册用户，随机头像用，真实头像数据 超级真实 可用于微信微博QQ等机器人注册 或者网站随机头像

王昊奋老师的全套知识图谱课件，知识图谱能做到的就是让知识可被用户访问到（搜索），可被查询（问答），可被支持行动（决策）。

OpenCV单目视觉定位（测量），能检测识别出自定义的物体标签，并计算出自定义物体距离摄像头光心的X,Y方向距离， 用于无人机/机器人视觉定位。

Mask RCNN源代码，附有数据集，可以直接在windows中运行

Python 3.5.2 中文文档CHM 互联网唯一CHM版本 该文件2017年发布的，目前很多在线的文档可以查看，所以免费给大家下载。 注意：如果打开空白，需要在文件点击右键属性解锁后才能正常访问；

基于深度学习的实时车辆检测代码，详情见博客：http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/79193775

有训练代码和测试代码和我已经训练好的模型，还有几张我的测试图片 详情见我的博客：https://blog.csdn.net/qq_38269418/article/details/78991649

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887

本系列课程利用MATLAB进行深度学习，课程将从数据集设置、模型搭建、模型训练、模型测试、模型评价等方面，深入介绍MATLAB深度学习工具箱。最后利用一个实例——多种果树病虫害识别。（这是最新版，2022年5月更新！）

基于ray filter的雷达点云地面过滤ROS节点，使用PCL实现，具体参考博客：https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/82901295

这个是机器人轨迹规划A*算法代码，它是由matlab编写的，文档见我的博客： https://blog.csdn.net/caokaifa/article/details/82314809

通过TensorFlow搭建卷积神经网络实现猫狗识别代码，训练和测试代码完整，下载之后可以直接运行测试打码，运行环境在Linux下，需要把代码中的路径修改为本机实际路径

数据集有三列:年、月和乘客。“passengers”列包含指定月份中旅行的乘客总数，可以看到数据集中有144行3列，这意味着数据集中包含了乘客12年的出行记录。这项任务是根据前132个月的数据，预测过去12个月出行的乘客数量。请记住，我们有144个月的记录，这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型，而模型性能将使用最后12个月的值进行评估。

cudnn7.0 win10 64bit for cuda9.0 英伟达官网也可以下载，但是需要有账号，账号可以免费注册

人脸识别中的默认分类器，主要用于人脸图片中的人脸轮廓的识别。

tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。

deeplearning.ai共包括五门课程，每门课程都包括视频和课件资料，所有视频都有中英文字幕。为了方便大家学习，手工整理好了本课程的全部作业文件，全套课程视频+课件+作业 [课程介绍] Course 1 Neural Networks and Deep Learning [课程1] 神经网络与深度学习[带中文、英文字幕，课件ppt] Course 2 Improving Deep Neural Networks [课程2] 深度神经网络进阶[带中文、英文字幕，课件ppt] Course 3 Structured Machine Learning Projects [课程3] 机器学习项目[带中文、英文字幕，课件ppt] Course 4 Convolutional Neural Networks [课程4] 卷积神经网络[带中文、英文字幕，课件ppt] Course 5 Sequence Models [课程5] 序列模型[带中文、英文字幕，课件ppt]

yolov3.weights文件，yolov3的训练参数，用于预训练。

LSTM-Matlab代码，Deep Learning, AI,Machine Learning

利用tensorflow制作自己的图像数据集并训练。现有代码，含详细的注释。能直接使用。并包含了4中原始图像：车，狗，脸，花，

用来转换.json文件，不用手动的去操作，只需放在json文件目录下，运行即可

pytroch官网提供的预训练模型：resnet18：resnet18-5c106cde.pth和resnet50：resnet50-19c8e357.pth（两个文件打包在一起）

卷积神经网络结构示意图，可以作为一个参考进行修改，包含有卷积层，池化层，Flatten,全连接层和softmax

演变过程 自抗扰控制器自PID控制器演变过来，采取了PID误差反馈控制的核心理念。传统PID控制直接引取输出于参考输入做差作为控制信号，导致出现响应快速性与超调性的矛盾出现。 折叠编辑本段组成部分 自抗扰控制器主要由三部分组成:跟踪微分器(tracking differentiator)，扩展状态观测器 (extended state observer) 和非线性状态误差反馈控制律(nonlinear state error feedback law)。

车牌识别测试图片集(237幅车牌照片)(文件名均是车牌号)。

结合VGG和残差网络实现工业零件的缺陷检测，基于keras和tensorflow可以直接运行使用

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

tensorflow使用gpu加速时要用到的，配合cuda9.0，把cudnn64_7.dll放到bin文件夹就可以了

吴恩达深度学习系列课程的第一课、第二周编程练习Logistic Regression with a Neural Network mindset中用到的datasets和lr_utils.py文件

提供了一套完整的方案，包括图像处理和图像识别，可以拿来尝试并fine tune一下

该语料主要用于识别出整条微博所表达的情绪，不是简单的褒贬分类，而是涉及到多个细粒度情绪类别(例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等)，属于细粒度的情感分类问题。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025

纯Python的代码资源,能够实现人脸采集、建库和识别 包括详细的运行步骤解说文档

基于视觉的曲线车道线检测完整代码，采用滑动窗口，详情见博客：http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/78733302

cifar-10数据集合（jpg图片集合版本），图片集合，该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。

工业缺陷零件图像，包括凸粉、漏底、碰凹、擦花四种。

Mask_RCNN 网络数据集，简单上传一下，方便各位下载。Mask_RCNN 网络数据集，简单上传一下，方便各位下载。

用 LSTM 做时间序列预测的一个小例子，详情见我滴博文。

手把手教物体检测用到的数据集

基于face_recognition库的人脸识别代码，包含单张图片识别、实时视频识别。有详细完整的注释

matlab深度学习工具箱之LSTM， 采用历史序列进行预测， MATLAB应用实例 直接采用工具箱进行序列预测

fer2013数据集和提取出的数据集图片以及python提取代码

CUDA11需要的文件

博客“用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)”中对应的完整代码文件，原文可见：https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851

tensorflow在最新gcc版本下用到的libstdc++.so.6.0.22，安装方法参见http://blog.csdn.net/xiaolong2w/article/details/23915171。