由于MATLAB版本的问题，有的同学下载之后可能出错，不保证个别版本出错呀 包含BP和CNN程序。不依赖任何库，包含MNIST数据，BP网络可达到98.3%的识别率，CNN可达到99%的识别率。CNN比较耗时，关于CNN的程序介绍：https://blog.csdn.net/hoho1151191150/article/details/79714691

基于深度学习识别人脸性别和年龄！C++/python代码 https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/88134634

猫狗数据集（包含标签）

64位windows10下的支持cuda10.2版本的cudnn工具包。2019年12月下载时的官网最新。 之前英伟达的人机验证老是刷不出来，这次终于出来了，发上来造福群众。 由于原始的zip超过上传大小限制，我把文件重新压缩为了7z格式，内容没有变化。

精简版的UCF101数据集

melodic中使用yolov5检测，并发布处理完成的数据。

本附件是关于matlab的教材，主要是使用matlab做机器学习应用

Opencv缺陷检测(基于视频流水线)包含源代码以及视频文件

行人检测视频素材资源aaa

可以被OpenVINO工具包直接调用的YOLOv5 IR模型，包含bin文件和xml文件，可以快速用于模型部署，实现物体识/目标检测。

同时检测和跟踪大量点目标，详细请关注我的博文相关介绍https://blog.csdn.net/YU_Xianguo/article/details/79638148

利用cmake编译opencv4.5.2+VS2017+opencv-contrib4.5.2+包含微信二维码识别模块，直接使用。使用跟引入opencv库的方法一样，把dll，lib文件添加到工程文件夹里面去。博客参考链接如下：https://blog.csdn.net/Helloorld_1/article/details/129007207?spm=1001.2014.3001.5501

opencv4.2.0+contrib_x86_vc15.7z opencv最新版本4.2.0 VS2017编译 32位系统 默认编译包含opencv、contrib： include头文件， 导入库lib文件， 动态链接库dll文件， 不定期编译、发布版本，欢迎留言、评论。 General configuration for OpenCV 4.2.0 ===================================== GUI: Win32 UI: YES VTK support: NO Media I/O: ZLib: build (ver 1.2.11) JPEG: build-libjpeg-turbo (ver 2.0.2-62) WEBP: build (ver encoder: 0x020e) PNG: build (ver 1.6.37) TIFF: build (ver 42 - 4.0.10) JPEG 2000: build (ver 1.900.1) OpenEXR: build (ver 2.3.0) HDR: YES SUNRASTER: YES PXM: YES PFM: YES Video I/O: DC1394: NO FFMPEG: YES (prebuilt binaries) avcodec: YES (58.54.100) avformat: YES (58.29.100) avutil: YES (56.31.100) swscale: YES (5.5.100) avresample: YES (4.0.0) GStreamer: NO DirectShow: YES Media Foundation: YES DXVA: YES Parallel framework: Concurrency Trace: YES (with Intel ITT) Other third-party libraries: Intel IPP: 2019.0.0 Gold [2019.0.0] at: F:/opencv-4.2.0/build/3rdparty/ippicv/ippicv_win/icv Intel IPP IW: sources (2019.0.0) at: F:/opencv-4.2.0/build/3rdparty/ippicv/ippicv_win/iw Lapack: NO Eigen: NO Custom HAL: NO Protobuf: build (3.5.1) OpenCL: YES (NVD3D11) Include path: F:/opencv-4.2.0/3rdparty/include/opencl/1.2 Link libraries: Dynamic load

内容概要：包含了2385张图片（图片中含有烟头）和split_data.py、xml2txt.py、data.yaml三个文件

cuda_11.2.2_461.33_win10 cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.1.33，非安装程序

Halcon中文算子手册（可直接打印）

基于深度学习的文本检测，不是文本识别！ https://blog.csdn.net/LuohenYJ

https://blog.csdn.net/qq_41426807/article/details/124705416 nvidia jetson orin/agx xavier/nano/tx pytorch安装whl文件 torch1.11.0+torchvision0.12.0 torch1.12.0+torchvision0.13.0

yolact_base_54_800000.pth

加油学吧。(*￣3￣)╭ 直接解压后放到Real-Time-Voice-Cloning-master文件里就行了。 这样它就用default(默认的)，就可以使用了 。

数据来源：http://archive.ics.uci.edu/datasets/SMS+Spam+Collection 数据介绍：SMS Spam Collection用于骚扰短信识别的经典数据集，完全来自于真实短信内容，包括了4831个正常短信和747个骚扰短信。 数据保存在一个txt文件中，每行完整记录一条内容，每行开通通过ham和spam来标识正常短信和骚扰短信 ham Go until jurong point, crazy.. Available only in bugis n great world la e buffet... Cine there got amore wat... spam Free entry in 2 a wkly comp to win FA Cup final tkts 21st May 2005. Text FA to 87121 to receive entry question(std txt rate)T&C's apply 08452810075ove

Mask_Rcnn+balloon数据集+coco模型+ballon模型

yolop 目标检测+车道线检测+可行驶区域检测

这是用来训练opencv的ocr样本，数字0到9，还有X这个字符，做身份证号码识别用的样本集，如果配合我的代码使用，请把X那个文件目录删除，还有把0改成10.

https://blog.csdn.net/qq_41426807/article/details/124705416 包含英伟达 jetson gpu版 pytorch whl文件 torch1.9.0+torchvision0.10.0 torch1.10.0+torchvision0.11.0 虚拟环境管理包archiconda

文章：Dense Structural Learning for Infrared Object Tracking at 200+ Frames Per Second. Pattern Recognition Letters, 2017. VOT-TIR2017红外目标跟踪挑战赛冠军. Win10 x64下用Matlab R2016b编译的mex文件，经测试在Win7 x64下也可以使用。

各种人脸检测方法，并对各种方法进行比较。下面是主要的人脸检测方法： 1 OpenCV中的Haar Cascade人脸分类器； 2 OpenCV中的深度学习人脸分类器； 3 Dlib中的hog人脸分类器； 4 Dlib中的深度学习人脸分类器。

graphviz安装包，源自于官网，因为官网界面很难找到这个安装包，所以上传资源供大家下载，非原创，只是安装包的搬运工

opencv4.8.0、opencv4.9.0、opencv_contrib4.8.0、opencv_contrib4.9.0源码

opencv教程学习乒乒乓乓

15种降噪算法常用噪声数据集

通过Python第三方库dlib训练好的深度残差网络人脸识别模型进行是否疲劳的判定

一、实验项目名称：语音信号滤波处理 二、实验目的： 1.了解语音信号的产生、采集，能绘制语音信号的频率响应曲线及频谱图； 2.用程序对语音信号进行分析和处理； 3.掌握用滤波器去除语音信号噪声的方法，观察去噪前后的语音信号。 三、实验内容： 编写程序（MATLAB或者Python）对语音信号采集，并记录采样频率和采样点数。将语音信号转换成计算机能够运算的有限长序列。用FFT对其作谱分析。对信号添加噪声（高斯白噪声，正玄噪声），然后通过设计滤波器（巴特沃兹，切比雪夫1型，切比雪夫2型）滤掉该语音信号的噪声，对比滤波前后的语音波形和频谱。

PTB(Penn Tree Bank)的一个常用的小型语料库，里面的内容是采样自《华尔街日报》的文章

genki4k 笑脸数据

《人工智能导论》期末试题及答案.pdf 1.概述+2- 阶谓词逻辑只是表示.pdf 3.确定性推理. pdf 4似然+模糊推理.pdf 5.搜索求解.pdf 6遗传算法+群智能算法.pdf 7.1机器学习(MachineLearning) .pdf 7.2 BP神经网络和Hopfield神经网络+7.3.pdf 8.专家系统+智能体.pdf 人工智能导论.pdf

1、opencv4.9.0 2、debug和release 3、基础库，可以直接使用 4、不含sources

tensorrt加速yolov5

使用到的有python3.8.12+CUDA11.1+CUDNN-11.1-Windows11-x64-v22000.556Windows 1000.22000.556.0(win11专业版)+pytorch 1.9.0+cu102 CUDA:0 (GeForce GTX 1650, 4096.0MB)+visual studio2019+pycharm 适用于对Detectron感兴趣的小伙伴，以及会安装detectron2的小伙伴。冰墩墩雪容融的数据集目前是丢失了，大家可以自己去准备一个数据集即可，分的类我的话只有两个的，一个是冰墩墩一个是雪容融，大家可以去我的博客里面查看数据集是如何得到的。

opencv-contrib-cuda-4.8.0.20230804-win-amd64，在github上基本没法下载。国内下载实在太慢。我租的外网服务器，下载完传给国内！供大家免费使用！

Hybridnets:多任务端到端感知网络 目标检测+可行驶区域+车道线检测

咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集咖啡豆识别数据集

六旋转轴机器人自由拖动和导纳力控仿真对比

这是一个demo实战的代码1

Slow-Fast博客配套代码2023.5.30

施工现场图片:吊车、塔吊、压路机、挖掘机

省得大家下载不了，这个是cuda10.2对应的cudnn版本，cuda10.2用迅雷下载也挺快的，也挺大，所以上传不了这里，另外git和wget都是好东西，git可以通过bash，git，sh等指令；wget就是方便大佬们放链接下载用的。详细见XXX

BSDS300 图像压缩数据集

自然语言理解及自然语言处理 - 统计自然语言处理的概率基础 - 词法分析 - 高效分析法 - 语义知识

不久前，清华大学人工智能研究院发布了《人工智能之机器学习》的研究报告，对机器学习发展历程、代表性专业技术、学者概况、发展趋势及应用现状等内容进行深入的梳理和概括。 机器学习已经成为了当今的热门话题，但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中，众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机，到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化，都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上， 1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年， IBM 的亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel， 被誉为“机器学习之父”）设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现，随着时间的推移， 程序的棋艺变得越来越好。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类，不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。 本期的智能内参，我们推荐清华人工智能研究

webots+python多机器人仿真

mixly2.0-src

Paddleocr需要的资源文件

Halcon检测思路 一、边缘提取 1、设置ROI兴趣区域 2、快速二值化，并连接相邻区域。这样做的目的是进一步减少目标区域，通过二值化将目标区域大概轮廓提取出来 3、提取最接近目标区域的轮廓.常用函数有boundary，gen_contour_region_xld 4、根据自己的需求提取需要的初步轮廓 5、将初步提取的初步轮廓进行膨胀操作 6、将膨胀后的区域和原图进行减操作（在这步之前有可能需要对原图进行高斯滤波）。这样就能得到只有边缘的真实图像 7、用canny或其他算子（根据需要）提取亚像素轮廓，一般使用edges_sub_pix函数 8、处理和计算 得到真实的边缘XLD后你可能需要进一步处理得到你想要的线、弧等。 你可能用到的函数segment_contours_xld（分割） union_collinear_contours_xld（联合相邻或相同角度直线）select_contours_xld（提取想要的轮廓） union_cocircular_contours_xld（联合相同圆）等等

基于图像处理实现透明斗篷，方法很简单。代码更简单。python和C++代码都提供、使用说明https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/88134634

本项目使用了Django框架构建了网站。这个网站里包含了基于Resnet网络的三分类功能。 具体是苹果，桌子，狗。训练模型的时候还采用了迁移学习来提高了性能。准确度达到了95%以上。采用的网络结构是Resnet18模型结构。里面还包含了训练代码。所以可以通过训练来实现其他事物的分类。就是说可以自定义分类的种类。后续打算用这样的方法来开发一个自动分类蔬菜并购买的蔬菜买卖系统。请大家关注一下。训练集的话文件大小有点大。所以会另外上传的。

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