[机器学习] TensorFlow2版本的mnist手写数字识别

说明：由于pip安装的TensorFlow缺少一部分代码，以及TensorFlow2版本相对于TensorFlow1在语句上有变化。因此大部分网上代码不适用（主要问题在于读取mnist数据包和一些函数形式有问题）。这个代码可以运行。内含离线mnist数据库，mnist.py，main.py等。直接运行main.py即可
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[机器学习] 在kubeflow里面淘出来的tf_operator镜像

说明：在kubeflow里面淘出来的tf_operator，使用docker load < tf_operator.tar，load到集群的各个节点
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[机器学习] tensor_mnist-master-fu.rar

说明：TensorFlow2的mnist识别，利用交叉熵和Adam优化算法，精确度在0.92左右。 适用于python3.5和TensorFlow2版本。前四行代码不要修改，用于兼容TensorFlow1的程序和载入mnist数据集。 直接运行main.py即可
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[深度学习] 图像分类训练中的 tricks

说明：本文总结了多种图像分类任务中的重要技巧，对于目标检测和图像分割等任务，也起到了不错的作用。计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用，因此值得好好总结。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的各种tricks如下。
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[深度学习] 对行人、车辆等物体进行多目标跟踪

说明：基于检测的多目标跟踪，可自定义类别进行训练、测试。效果不错，可达实时。算法应用keras/torch编码，逻辑清楚，配有代码解析图，适合多目标跟踪入门新手。
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[机器学习] 《人工智能新数学问题: 广义约束》综述论文

说明：本文简要回顾了“广义约束”提出的历史。尽管该术语在1960年代就已经出现，而具体定义是扎德于1986年、1996年文章中逐步给出。其中他将“广义约束”定义为各种结构化先验知识，并于2011年逐步扩展为“不确定性广义理论（GTU）”。
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[机器学习] 基于素描对视频的人脸识别研究_陈平.pdf

说明：素描视频人脸识别，图像列表，haar分类器，DCG。本文为《基于素描对视频的人脸识别研究_陈平》，介绍了公共安全领域用图像列表的方法基于素描对视频中人脸的识别
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[深度学习] Ai_perf_tool

说明：Ai_perf_tool, 模型，ap，recall,precision,fpr;
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[深度学习] 激光雷达与相机融合目标检测数据

说明：包含图片和相应的点云文件，适用于相机与雷达融合检测算法仿真，点云文件格式为.bin，图片为JPG，数据文件下载。
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[机器学习] Time-frequency-graph-transformation-toolbox-master - 副本.zip

说明：时频域工具箱，可以试下小波变换等时频域分析，下载后需要安装在matlab的工具文件夹里，并设置路径，可以试着调用语句
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[深度学习] custom.sh文件 YOLOv3darknet.ipynb - Colaboratory.pdf提到的

说明：YOLOv3darknet.ipynb - Colaboratory.pdf中提到的custom.sh文件，custom.sh会获取一张图片作为自定义训练集（附加其它相关配置），根据YOLOv3darknet.ipynb - Colaboratory.pdf中步骤可一路运行到底
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[深度学习] volta-v100-datasheet-update-us-1165301-r5.pdf

说明：Nvidia GPU volta V100 datasheet 官方数据说明文档，包含CUDA CORES等资源细节。
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