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搜索资源列表

  1. 白话深度学习与TensorFlow高清pdf

  2. 本书基本独立成册，适用于零基础的初学者。 基础篇（第1～3章），讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识，如基本的机器学习与深度学习算法，TensorFlow框架的安全与配置，简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。 原理与实践篇（第4～8章），介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理，尤其是第4章，如果能基本读懂，后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用，以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点，作者通过

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：36700160
    • 提供者：jcway

  1. LSTM在煤矿瓦斯预测预警系统中的应用与设计

  2. 针对煤矿瓦斯浓度的预测的问题,以亭南煤矿正常生产期间302工作面的监测数据为研究背景,采用深度学习技术LSTM(Long Short Time Memory,长短时记忆网络)建立瓦斯预测模型,研究与设计了基于LSTM的煤矿瓦斯预测预警系统。LSTM网络针对时间序列数据具有较强的建模能力,能够实现信息的长期依赖,自动挖掘数据之间潜在的关联关系。采集煤矿正常生产期间的瓦斯监测数据作为训练数据,利用深度学习框架TensorFlow进行算法的仿真,并研究了不同时间步长、网络深度下的LSTM以及多信息融合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-02
    • 文件大小：711680
    • 提供者：weixin_38649838

  1. 基于神经网络的车载交通识别系统-毕业论文_终稿.pdf

  2. 交通标识为道路上的行人和车辆提供着丰富的道路交通信息，为调节交通流量、疏导交通、提 高道路通行能力、预示道路状况，减少交通事故起到了至关重要的目的。如果仅仅依靠驾驶人员或 行人对交通标识做出正确反应，难免会出现意外情况，导致交通事故的产生。而随着现代控制理论、 人工智能、传感器与检测技术的高速发展，智能交通系统技术也因此得到了快速的发展，并通过此 技术来辅助车辆驾驶员和控制车辆可以大大减少交通事故的产生。 本文针对车辆的车载交通识别系统进行研究，首先介绍模拟车辆的硬件组成与控制技术，再

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：Soar1997

  1. TENSORFLOW.zip

  2. tensorflow-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl tensorflow-1.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl tensorflow-1.14.0rc1-cp36-cp36m-win_amd64.whl tensorflow-1.15.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl 上传大小有限，百度云还存了opencv，numpy和其他版本tensorflow，随后写博文更新百度云链接

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2020-04-09
    • 文件大小：176160768
    • 提供者：Python_madman

  1. argos:用于家庭自动化的时空模式检测系统-源码

  2. 阿哥斯 一个用于家庭自动化的时空模式检测系统。 基于和 ，可以对树莓PI运行，并通知经由MQTT或网络挂接。 有备用的树莓派或jetson nano（或旧的笔记本电脑/ mac mini）吗？ 您家中是否有wifi连接了安全摄像头（或raspi相机）？ 是否想在有人离开或进入您的大门时得到通知？ 当有人给您的植物浇水（或忘记给植物浇水）时？ 如果您的狗有一段时间没有被喂食或没有被吃过，该怎么办？ 当有人离开冰箱门打开并忘记了吗？ 离开煤气炉跑了，忘了吗？ 当鸟从您的狗的水碗里喝水时？ 好吧，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：66060288
    • 提供者：weixin_42160424

  1. 皮肤癌检测-源码

  2. 皮肤癌检测 使用Tensorflow和CNN学习进行皮肤癌神经网络检测 基于此处找到的数据集： : 抽象的 不幸的是，皮肤癌是世界上最常见的癌症。 它通常也被误诊，如果癌症扩散，这是有问题的。 因此，及早发现它的存在对于确保受影响个体的安全至关重要。 通过使用适合于检测最常见形式的皮肤癌的神经网络，可以大大减少误诊。 根据SkinCancer.org的资料，例如在年轻的皮肤癌性皮肤病患者中，多达40％的时间会误诊皮肤癌。 介绍 皮肤癌是最常见的癌症形式。 目前的估计是五分之一的美国人一生中都

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：214016
    • 提供者：weixin_42109178

  1. 大宗合同：不可撤销且不可更改的公司合同。 由区块链和TensorFlow提供支持-源码

  2. 大宗合同 我们的任务 我们希望通过使用区块链和机器学习技术使公司合同更加安全。 我们希望合同是防篡改的。 纸上合同的条件可以在合同签订后被非法修改。 我们希望合同能防伪。 每个合同都应包含证明其签名不是伪造的证据。 我们希望合同友好。 当合同离开条件不明确时，签订合同的人应该知道。 怎么运行的 BlockContracts是一个用于创建和签署公司合同的应用程序。 当您与BlockContracts签订合同时，您会在签名中附带一条只有您和您所在国家/地区的政府才能访问的个人信息（例如，纳税申

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42127754

  1. 交通信号识别系统的深度学习-源码

  2. 基于深度学习的自动驾驶汽车交通标志识别 科技栈 带有Python 3.7.7 64位的Anaconda环境 Jupyter笔记本 图书馆-Keras，TensorFlow，Scikit-Learn，Scikit-Image，OpenCV，Pandas，Numpy，Matplotlib，TKinter，PIL 介绍 交通标志识别（TSR）是任何自动驾驶系统的基本组成部分。 在不久的将来，移动性依赖于这样的系统，以在包括人和其他自动驾驶车辆的交通中进行安全导航。 该项目的主要目标是设计和开发一个健

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42134769

  1. cyber-matrix-ai：网络安全和“ AI”相关主题的集合-源码

  2. 网络矩阵AI 梅利莎K（最后更新2017年12月） 在Twitter上关注我 欢迎使用“网络矩阵AI”。 此回购包含与开源网络安全相关的项目的集合，重点是应用高级机器学习技术。 单击以下任何链接将您重定向到相应项目的README文件。 （使用tensorflow后端的Python Keras） （使用BigDL lib的Spark Scala）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：212860928
    • 提供者：weixin_42169674

  1. AdvBox：Advbox是用于生成对抗示例的工具箱，这些示例可以欺骗PaddlePaddle，PyTorch，Caffe2，MxNet，Keras，TensorFlow和Advbox中的神经网络，从而可以对机器学习模型的健壮性进行基准测试

  2. Advbox系列 Advbox系列是百度开源的一系列AI模型安全工具集，包括对抗示例的生成，检测和保护，以及针对不同AI应用的攻击和防御案例。 Advbox系列支持Python 3. *。 我们的工作 | 看到 AdvSDK 用于PaddlePaddle的轻量级Adv SDK，用于生成对抗性示例。 对抗盒 Adversarialbox是用于生成对抗示例的工具箱，该示例会欺骗PaddlePaddle，PyTorch，Caffe2，MxNet，Keras，Tensor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42131861

  1. tensorflow：面向所有人的开源机器学习框架-源码

  2. Documentation 是用于机器学习的端到端开源平台。 它具有，和资源的全面，灵活的生态系统，可让研究人员推动ML领域的最新发展，并使开发人员轻松构建和部署ML支持的应用程序。 TensorFlow最初是由Google机器智能研究组织内Google Brain团队的研究人员和工程师开发的，用于进行机器学习和深度神经网络研究。 该系统具有足够的通用性，也可以适用于多种其他领域。 TensorFlow提供了稳定的和 API，以及非保证的向后兼容API。 通过订阅随时掌握最新与发布公告和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：71303168
    • 提供者：weixin_42109925

  1. 基于神经网络的船舶倾覆预警系统

  2. 随着我国国际航运中心的不断建设和发展，水路通航密度增加，船舶大型化发展日益明显，加之海上恶劣极端天气呈常态化趋势，发生重大海上安全事故的风险增加，因此人们对于船舶运输的安全性提出了更高的要求。本文针对船舶市场发展现状和船载人员的安全需求，提出了一套基于神经网络的船舶倾覆预警系统，通过加速度传感器获取船舶实时倾斜数据并上传至服务器，使用TensorFlow神经网络进行数据训练，最后得到船舶倾覆模型。系统可将实时获取的数据与此模型进行比对，进而推演预测船舶是否有倾覆的可能性，可做到提前预警并及时联系

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38614636

  1. graph-learn:工业图神经网络框架-源码

  2. 简体中文| 介绍 Graph-Learn（GL，原AliGraph）是针对大规模图神经网络的研发和应用而设计的一种分布式框架，它从实际问题出发，提炼和抽象了一套适合于下图神经网络模型的编程范式，并已经成功应用在阿里巴巴内部的那种搜索推荐，网络安全，知识图谱等众多场景。 GL注重可移植和可扩展，对于开发者更为友好，为了应对GNN在工业场景中的多样性和快速发展的需求。基于GL，开发者可以实现一种GNN算法，或者面向实际场景定制化一种图算子，例如图采样。GL的接口以Python的和与NumPy的形式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42123456