[深度学习] SRMD-CVPR2018

说明： 参加NTIRE2018挑战赛，发表在CVPR2018上的论文
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[深度学习] tensorflow-“Zero-Shot” Super-Resolution using Deep Internal Learning

说明： 这是发表在CVPR2018上的超分辨率论文代码，欢迎各位下载！
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[深度学习] “Zero-Shot” Super-Resolution using Deep Internal Learning

说明： 这是发表在CVPR2018上做超分辨率的论文，欢迎各位下载！
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[深度学习] 车辆字符识别图片以及识别代码

说明： 文件中包含使用kears实现的字符识别，其中字符图片有从0-9，A-Z，以及各个地区的汉字字符在ann文件下面，模型对各个字符的识别的准确率达到98%以上
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[深度学习] 用于车牌识别的车牌号图片

说明： 自己使用算法，采集不同的环境下的车辆图片，截取其中的车牌图片，其中包含蓝牌，黄牌，黑牌，白牌，全是七位数车牌图片，总共1167张
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[深度学习] BP神经网络

说明： 这是一种非常好的优化算法，可以完整运行，请放心下载。
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[机器学习] 反馈神经网络

说明： 这是一种非常好的优化算法，可以完整运行，请放心下载。
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[深度学习] 模拟退火算法与神经网络

说明： 这是一种非常好的优化算法，可以完整运行，请放心下载。
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[深度学习] 粒子群优化神经网络算法

说明： 这是一种非常好的优化算法，可以完整运行，请放心下载。
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[深度学习] New_Tusimple_Lanenet_Model_Weights

说明： LaneNet-Lane-Detection！The trained lanenet model weights files are stored in （new_lanenet_model_file）（资源为该链接中的全部文件）. You can download the model and put them in folder model/tusimple_lanenet/ 端到端的车道线检测方法，Github代码地址：https://github.com/MaybeShewill-CV/
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[深度学习] L-M 优化算法和贝叶斯正则化算法训练BP网络

说明： 这是一种非常好的优化算法，可以完整运行，请放心下载。
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[机器学习] python实现多层神经网络实现线性不可分

说明： 实现一个多层的BP神经网络，将处理线性不可分二分类处理问题是在一个正方形内划一个圆分为两部分进行分类 具有保存参数的功能。每层的个数可设定，层数固定。
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