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最新推荐文章于 2025-08-12 10:27:42 发布
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本文汇总了当前主流的深度学习框架，包括Keras、TensorFlow、Caffe、Theano及Scikit-Learn，旨在为读者提供一个全面的视角，了解各框架的特点与应用范围。
Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络
盼小辉丶的博客
04-20 9万+
Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，它的核心思想在于实现快速实验，该库提供了很多实用工具，可以简化构建复杂神经网络的过程。在本节中，我们将使用 Keras 库构建神经网络，感受 Keras 快速模型构建的特性。.........
Keras深度学习实战（32）——基于LSTM预测股价
热门推荐
盼小辉丶的博客
10-30 1万+
股价预测是时间序列预测中最具挑战性的问题之一，研究股价预测问题具有重要的理论意义和应用价值。针对循环神经网络在股价预测中存在的长期依赖等缺点，本文引入了长短时记忆神经网络以提高股价预测的效果。同时，我们把有关公司的新闻标题的文本数据作为模型的输入变量时，发现预测效果更好，因此我们可以把有关公司的新闻标题的文本数据作为一个有效的输入变量。最后，通过利用 Keras 实现了以上两个股价预测模型，并进行了性能分析和对比。
深度学习框架Keras(1)
lwd906485829的博客
04-09 1646
深度学习开发框架Tensorflow先修课—Keras手册(1) keras英文官网：https://keras.io/getting_started/ keras中文官网：https://keras.io/zh/ 注：强烈建议学Tensorflow2.0框架之前先把Keras手册看下。然而官网上内容太多，可能有点看不过来。我在读的时候边看边实现，把一些重点以后会经常用到的函数API，另加一些个人笔记记录于此，供诸君参阅。 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框
【升华】深度学习框架Keras详解
JAVA领域优质创作者，基于分片网络查询方法专利发明者。
10-18 3390
Keras是一个高级神经网络API，支持快速构建和训练深度学习模型。它建立在TensorFlow、Theano和CNTK等后端之上，为开发者提供了简单易用的API，以便快速构建和训练深度学习模型。在本文中，我们将对Keras框架进行总结，重点介绍其关键特性、使用场景、与其他框架的比较以及未来发展方向。一、Keras关键特性简单易用：Keras提供了简单易用的API，使得开发者可以快速上手，并且可以在短时间内构建出复杂的神经网络模型。
Keras深度学习入门（一）
東方海竹
12-01 1161
第一部分：机器学习基础 一、机器学习的四个分支 二、张量（Tensor）是什么？ 三、张量的运算（参考矩阵运算） 四、通用工作流程 第二部分：深度学习基础 第三部分：Keras基础 第四部分：Quickly Start
【aidoczh.com】深度学习框架Keras中文文档上线
数智笔记
09-24 1313
Keras 是一个用 Python 编写的深度学习 API，能够在JAXTensorFlow或PyTorch上运行。简单– 但并不简陋。Keras 降低了开发者的认知负担以便让你专注于真正重要的问题部分。灵活– Keras 采用逐步披露复杂性的原则：简单工作流程应该快速且简单，而任意复杂的工作流程应该通过清晰的路径变得可行，该路径建立在你已经学习的基础上。强大– Keras 提供行业级的性能和可扩展性：被包括 NASA、YouTube 和 Waymo 在内的组织使用。
【深度学习】—— Keras快速入门
奔跑的狮子
03-01 2851
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以简单快速的方式构建和训练深度学习模型。Keras 的设计理念是用户友好、模块化和可扩展，它支持多种后端引擎，例如 TensorFlow、Theano 和 CNTK。你可以通过继承Layer类创建自定义层，通过继承Model类创建自定义模型。
一文读懂Keras：深度学习框架详解
keny-大成的博客
08-12 1700
Keras是一个开源的深度学习框架，最初由François Chollet开发并于2015年发布。它设计为高度模块化、用户友好且可扩展，主要用于快速构建和训练深度学习模型。Keras的核心思想是简化神经网络模型的开发流程，同时保持灵活性。
Keras深度学习实战——自编码器详解
走向CTO的路上...
07-06 759
自编码器 (AutoEncoder) 是一种无监督学习算法，它通过学习输入数据的潜在表示来实现数据降维和特征提取。自编码器由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据映射到低维潜变量空间，解码器则将潜变量重建为输出数据。
基于Keras的深度学习实验框架.zip
10-12
作为深度学习框架之一，Keras由于其简洁的API和高效的模型训练能力，得到了大量深度学习爱好者的青睐。基于Keras开发的实验框架，不仅加速了深度学习的学习和研究过程，而且通过提供模块化的组件，使得实验者可以...
《Keras3 深度学习初探：开启Keras3 深度学习之旅》
zheng_ruiguo的专栏
11-01 1265
Keras3 以其易于使用、模块化和高度可扩展性等特点，为深度学习开发者提供了强大而灵活的工具。无论是新手还是经验丰富的专家，都能在 Keras3 中找到适合自己的开发方式，实现创新和突破。Keras3 作为一个强大的深度学习框架，具有巨大的发展潜力。在未来，它将继续为深度学习开发者提供强大的工具，推动深度学习技术的不断发展和应用。
基于Flask和Keras的深度学习模型REST API部署
本项目“基于 Flask 和 Keras 的深度学习模型部署项目”是一个典型的将深度学习模型从研究环境迁移到生产环境的完整工程化解决方案，涵盖了从模型加载、API 接口设计、缓存机制优化到容器化部署的全流程。...
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-24
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型，涵盖姿态动力学与运动学方程，实现了三自由度（滚转、俯仰、偏航）的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析，帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制；同时，该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证；②作为控制器（如PID、LQR、MPC等）设计与测试的仿真平台；③支持无人机控制系统教学与科研项目开发，提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学方程的推导与实现方式，动手运行并调试仿真程序，以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
Lua中JSON编解码解析[项目代码]
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本文详细介绍了Lua中json.encode和json.decode的使用方法。json.encode用于将表格数据编码为JSON字符串，支持字典和数组形式的表格，并解释了整型键值转换和空位处理规则。json.decode则用于将JSON字符串解码为表格对象，展示了如何解析复杂JSON结构。通过多个示例代码，清晰展示了两种函数的具体应用场景和输出结果，为Lua开发者处理JSON数据提供了实用参考。
SlowFast模型训练指南[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了如何使用SlowFast模型在mmaction2工具箱中训练自制AVA数据集。SlowFast模型是一种双通道架构的深度学习模型，通过慢速和快速通路分别处理视频中的空间语义信息和动态动作信息，有效平衡计算成本与性能。文章从数据集准备、视频抽帧、标注数据集、格式转换、环境部署、配置文件修改、常见问题解决到训练和测试，提供了完整的步骤和代码示例。特别强调了数据集的标注和格式转换过程，以及如何解决训练中可能遇到的版本兼容性和GPU内存不足等问题。最后，文章还提供了测试模型的代码和参考资源，为读者提供了全面的技术指导。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开，重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现，详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用，涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性，提升系统的可扩展性与鲁棒性，适用于多无人机、无人车编队等场景。同时，文档列举了大量相关科研方向与代码资源，展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员；熟悉Matlab/Simulink仿真环境，对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标：①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究，如无人机集群、无人驾驶车队等；②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料，帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制；③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制；按文档结构逐步学习，同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例，加深对分布式控制系统的整体理解。
Screenshot_20251124_213837_net.huanci.hsjpro.png
11-24
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STM32驱动BMP280传感器[可运行源码]
11-24
本文详细记录了作者使用STM32硬件I2C驱动BMP280气压传感器的过程。文章首先介绍了BMP280传感器的应用背景和硬件连接方式，随后重点讲解了软件部分的实现，包括I2C配置、传感器初始化、数据读取和校准算法。作者还分享了在开发过程中遇到的问题和解决方案，例如I2C时钟配置的注意事项以及使用指针优化代码的技巧。文章提供了完整的代码示例和详细的注释，涵盖了定点运算和浮点运算两种补偿算法，并展示了最终的温度、气压和海拔高度测量结果。
Keras 2.0 中文文档深度学习教程
综上所述，Keras中文文档是对想要掌握Keras API及其在深度学习中的应用的中文用户的一个全面指导。无论是初学者还是有一定经验的深度学习从业者，通过这份文档都能获得有价值的知识和技能，从而更高效地完成深度学习...
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