[深度学习] 基于OpenCV的车道线检测与车辆检测

说明： 利用opencv开发的车道检测和车辆识别代码，包含源代码、目的代码、演示视频。
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[深度学习] YOLO算法介绍.pdf

说明： YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率，很详细的介绍
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[深度学习] DCGAN代码.zip

说明： network.py 定义生成器和判别器 train.py 训练的文件 判别器是接受一张图片，然后抽丝剥茧的判别出一些特征，看看特征是不是我们想要的特征 生成器是从特征出发，可以通过特征生成一系列的图片，从随机数生成图片 Sequential() 是一个方法，可以给我们添加多层卷积层 model.add(tf.keras.layers.Conv2D()) model.add(tf.keras.layers.Activation("tanh")) 第二层卷积层 激活层 输入，激活层的输出作为池化
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[深度学习] 基于多深度模型集成的音频场景分类方法研究.pdf

说明： 该论文来自于哈尔滨工业大学的彭凡凡，主要尝试了各种深度学习方法,如多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、长短时循环神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)，对音频场景进行识别分类。
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[VR] IV-HG_IV-H 用户手册 Field network篇.pdf

说明： IV-HG_IV-H 用户手册 Field network篇 英文版
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[VR] 1-IV-H(G)-用户手册-现场网络篇-521CN-03.pdf

说明： IV-H(G)-用户手册-现场网络篇-521CN中文版
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[VR] 1-IV-H(G)-用户手册-现场网络篇-521CN-02.pdf

说明： 中文版1-IV-H(G)-用户手册-现场网络篇-521CN
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[深度学习] 1-IV-H(G)-用户手册-现场网络篇-521CN-01.pdf

说明： 中文版1-IV-H(G)-用户手册-现场网络篇-521CN
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[机器学习] 手写体数字的精准识别matlab版

说明： 所有程序，都是本人辛苦从网上收集的可用全面的资源，因为本人毕业设计就是关于数字识别的，所以我花费了巨大精力寻找资源。为了不让初学者浪费巨大精力在资源上，我特意把所有可以用的代码放在里面供你们参考学习。总大小690M，我放上百度云链接
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[深度学习] 树莓派3代资料

说明： 最新树莓派3代B+版，是树莓派最新成员，在原来树莓派3B的基础上进行了强力的升级.采用了BCM2837B0型号CPU构建，是3B版本的博通处理器的升级版本，更新版本进行了性能和散热器优化，拥有更好时钟频率和更精准的芯片温度.双频无线网卡和蓝牙采用 Cypress CYW43455“combo”芯片使其在2.4GHz和5GHz的频带将会有更加优异的表现， 除了峰值 CPU时钟频率提高 200MHz外，有线和无线网络吞吐量大约是上一版本的三倍，并且能够在更长的时间内保持高性能。 树莓派3 Mode
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[机器学习] EPLAN电路图实例.pdf

说明： 非常好的一本书，建议初学者好好学习一下啊，里面跟案例
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[机器学习] 导览建图操作流程_20190620121613.pdf

说明： 简单介绍导览建图的操作流程，全程傻瓜式教学，具体操作皆可按照说明一步一步执行
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