Deep Learning Study Materials

最新推荐文章于 2024-07-16 00:35:19 发布
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文章标签： Deep Learning
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本文提供深度学习领域的核心资源与工具介绍，包括深度学习材料、Keras、Theano、Caffe等主流库，以及相关开发环境和框架，旨在为深度学习爱好者和实践者提供一站式解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
12-24 867
A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning 1. About this work: This deep intensive learning database was initiated by the 【 Deep Reinforcement Learning Laboratory(DeepRL-Lab) 】and was jointly c...
【图像超分】论文精读：Deep learning super-resolution electron microscopy based on deep residual attention netwo
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-13 2901
场发射扫描电子显微镜因其有效性而成为医学和材料科学领域的基本研究工具。然而，场发射扫描电子显微镜的分辨率与其视场之间存在固有的矛盾。为了解决这个问题，我们提出了一种基于深度学习方法的电子显微镜方法，该方法可以同时获得较大的视场和超高分辨率。为了解决超分辨率问题，设计了一种基于残差学习和注意力机制的深度残差注意力网络，其中骨干网络使用多个残差组来有效地提取特征；此外，注意力组附加主干部分来细化和融合特征。此外，还添加了一个高频信息保留模块来获取高频信号，作为深度残差网络的有效补充。由于电子显微镜缺乏超分辨率数
A Guide to Deep Learning
科技创新与颠覆者
04-16 851
A Guide to Deep Learning Deep learning is a fast-changing field at the intersection of computer science and mathematics. It is a relatively new branch of a wider field called machine learning. The
100 Best GitHub: Deep Learning
fishmai的专栏
07-01 2434
Browse: Home / Software Meta Guide / 100 Best GitHub: Deep Learning Deep Learning ​LG to develop deep learning robot guides for Incheon Airport 2016-07-01 Putting deep learning to wo
Neural networks and deep learning materials
Li Wenwen的专栏
06-02 328
I'm going to study deep learning. Yeah, I should use present progressive tense. I'm collecting information about deep learning and neural networks. I write resources down here. Deep learning we
【论文精读】Benchmarking Deep Learning Interpretability in Time Series Predictions
小哨的博客
02-28 4110
Benchmarking Deep Learning Interpretability in Time Series Predictions
Paper reading (四十)：Deep Learning for Drug-Induced Liver Injury
wxw060709的专栏
10-30 433
论文题目：Deep Learning for Drug-Induced Liver Injury scholar 引用：116 页数：9 发表时间：2015.10 发表刊物：Chemical Information and Modeling 作者：Youjun Xu, Ziwei Dai,..., and Luhua Lai 摘要： Drug-induced liver injury...
Stanford:Natural Language Processing with Deep Learning
周红伟讲AI
01-14 1977
CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning Stanford / Winter 2019 Logistics Lectures: are on Tuesday/Thursday 4:30-5:50pm PST in NVIDIA Auditorium. Lecture videos for enrolled students...
Exploring the teaching of deep learning in neural networks
jerryzhou的博客
05-04 1068
翻译：探索神经网络深度学习的教学 -李睿凡，王小捷，钟义信 摘自：超星期刊 第19期 2014年10月10日 栏目：计算机教育 文章编号：1672-5913(2014)19-0077-03 中图分类号：G642 原文 Exploring the teaching of deep learning in neural networks Li ...
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
weixin_33980459的博客
09-07 3763
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)   《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Ne...
AI人工智能深度学习算法：在流体动力学中的应用
AI天才研究院
07-16 1446
solution总结（Summary）：深度学习在流体动力学中的应用已经显示出巨大的潜力，为传统的流体动力学研究和工程应用带来了新的视角和工具。通过本次分析，我们可以得出以下几点结论：多样化应用：深度学习在流体模拟、参数估计、流场重建、湍流建模和流体控制等多个方面都有成功的应用。让我们继续总结和展望深度学习在流体动力学中的应用。总结（Summary）：计算效率提升：相比传统的数值模拟方法，深度学习模型在预测阶段能够显著提高计算效率，使得实时流场预测和快速设计优化成为可能。
快速入门深度学习教程指南（附国外顶级名校课程视频资源）
Tiger数学之家的博客
11-28 1516
Deep_Learning_Route From Self-Driving Cars to Alpha Go to Language Translation, Deep Learning seems to be everywhere nowadays. While the debate whether the hype is justified or not continues, Deep Lea...
CutPaste Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization
一只科研的向光
03-25 2193
CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization 用于异常检测和定位的自监督学习 简洁版 问题：异常的检测和定位 现有工作不足： ​ 现有的工作主要关注以对象为中心的自然图像中的检测语义异常值，这种方式在检测细粒度异常方面，没有很好的通用性 ​ 现有工作的中数据增强的方式（旋转预测，对比）对检测局部缺陷来说是次优的 **解决问题的挑战: ** 很难获取大量异常数据 缺陷很小且细微 精确定位缺陷是一个挑战，很难
Socket TCP通信C# Winform控件封装，集成简单，服务端与客户端全涵盖，源码及应用案例一键下载
05-03
内容概要：本文详细介绍了在C# Winform环境中实现Socket TCP通信的一种高效方式，即通过封装的服务端和客户端控件来简化开发流程。文中不仅讲解了控件的基本使用方法，如服务端监听、客户端连接、数据传输等核心功能，还探讨了控件内部的工作原理，包括异步通信、事件驱动机制以及线程安全管理等方面。此外，文章还提供了一些典型应用场景的具体实现，如聊天程序、文件传输等，帮助开发者更快地上手并解决实际问题。 适合人群：具有一定C#编程基础，希望快速掌握Socket TCP通信开发的程序员。 使用场景及目标：适用于需要在网络编程中快速搭建稳定可靠的通信系统的项目，旨在提升开发效率，降低开发难度，使开发者能够专注于业务逻辑而非底层通信细节。 其他说明：控件源码公开，便于进一步学习和定制化开发；附带多个应用案例源码，涵盖常见网络通信任务，有助于理解和实践。
欧姆龙PLC CJ2M标准程序：12伺服电机与气缸控制，含轴点动等，模块齐全，流程明晰，含机器人通讯与界面操作指南
05-03
内容概要：本文详细解析了欧姆龙CJ2M PLC控制系统的架构及其对12个伺服电机和气缸的控制方法。主要内容涵盖主控程序、手动模式、复位逻辑、定位控制、通讯与HMI交互以及生产计数模块。文中介绍了状态切换逻辑、伺服使能与时序处理、绝对与相对定位、EtherNet/IP通讯协议的应用、以及各种实用的调试技巧和常见问题解决方案。此外，强调了模块化设计思想和异常处理机制的重要性。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程有一定基础并希望深入了解欧姆龙CJ2M系列产品的读者。 使用场景及目标：帮助读者掌握复杂的多轴伺服控制系统的设计思路与实现方法，提高实际项目的开发效率和稳定性。适用于工业生产线、机器人集成等应用场景。 其他说明：文章提供了丰富的实战经验和代码片段，有助于读者更好地理解和应用相关技术和理念。
QT步进电机上位机控制程序源代码：跨平台支持串口/TCP/UDP三种通信类型
05-03
内容概要：本文介绍了基于QT框架开发的步进电机上位机控制程序，该程序支持串口、TCP、UDP三种通信方式，适用于不同操作系统（Windows、Linux、macOS）。文章详细讲解了各个通信方式的具体实现方法，包括代码示例和相关技术要点。此外，还讨论了跨平台适配、异常处理、线程安全等问题，并提供了实用的开发经验和优化建议。通过这种方式，开发者可以根据实际需求灵活选择最适合的通信方式，提高步进电机控制的精度和效率。 适合人群：具有一定编程基础，尤其是熟悉C++和QT框架的研发人员，以及从事自动化控制系统开发的技术人员。 使用场景及目标：①适用于各种自动化控制项目，如工业生产线、实验室设备等；②帮助开发者掌握跨平台开发技能，提升程序的兼容性和灵活性；③提供详细的代码实现和技术指导，便于快速搭建稳定的步进电机控制系统。 其他说明：文中不仅涵盖了基本的通信实现，还包括一些高级功能，如运动轨迹预测、电机参数自动识别等。同时强调了程序的稳定性和安全性，建议加入异常处理机制和紧急停止功能。
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-回拨电话.zip
05-03
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-回拨电话.zip
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-回声石.zip
05-03
少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-回声石.zip
基于FPGA的图像增强与去雾处理：暗通道先验算法的Matlab仿真及Quartus13.0实现（含浓雾与天空区域处理优化挑战）
最新发布
05-03
内容概要：本文详细介绍了将暗通道先验算法应用于FPGA平台进行图像去雾处理的技术实现过程。首先，作者在Matlab中展示了暗通道先验算法的基本原理和实现方法，包括计算暗通道、获取大气光值以及估算透射率等步骤。随后，重点讨论了如何在Quartus 13.0环境下利用Verilog语言将这些算法转换为硬件电路的具体实现方式，如构建最小值计算模块、大气光估计模块和透射率优化模块。此外，文中还探讨了在浓雾区域和天空区域处理中存在的问题及解决方案，指出了现有实现的局限性和未来的改进方向。 适合人群：从事图像处理、FPGA开发的研究人员和技术爱好者，尤其是对图像去雾算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解暗通道先验算法在FPGA平台上实现的读者，旨在帮助他们掌握相关技术和解决实际应用中的难点。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释和技术实现细节，还分享了许多实践经验，有助于读者更好地理解和应对可能出现的各种挑战。
Cognex VisionPro DeepLearning功能与使用指南
资源摘要信息:"Cognex VisionPro DeepLearning 深度学习使用说明" 知识点一：VisionPro DeepLearning简介 VisionPro DeepLearning 是Cognex公司推出的一款基于深度学习的机器视觉软件，它能够处理视觉检测和分类中...
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