[机器学习] 3.机器视觉培训-软件通用调试.pdf

说明：通用技术知识框架搭建：视觉通用调试技术的推广，让应用人员有一个全 面的知识架构，不是一个一个项目学习，是整个面的铺开，以后知识可举一反三。
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[机器学习] C语言-梯度下降法实现房价预测系统（可直接运行cpp）

说明：机器学习的一个作业，用C语言写的简单易懂可直接运行。梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。
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[机器学习] C语言-三层BP网络（隐层一层）实现mnist手写数字识别

说明：C语言-三层BP网络（隐层一层）实现mnist手写数字识别。cpp文件可直接运行，mnist手写数字识别请自行下载，和cpp文件放到同一个路径文件夹下就可以了。成功率达93.49；高斯分布初始化参数。 训练参数的代码文件是BP-network.cpp； 测试的代码文件是BP_test.cpp； 先执行BP-network.cpp，训练完将会生成4个参数txt文件； 再执行BP_test.cpp利用得到的参数去预测测试样本，与测试样本的真实输出做对比，得到识别成功率。
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[深度学习] halcon 19 深度学习 和平版

说明：mvtec halcon 19 深度学习 和平版 ，亲测可用解压出来放到安装目录下即可
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[深度学习] HALCON深度学习语义分割标注工具LabelTool应用说明书

说明：HALCON深度学习语义分割标注工具LabelTool应用说明书
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[深度学习] OpenCV4.x图像处理实例-社交距离检测Caffe模型

说明：OpenCV4.x图像处理实例-社交距离检测，文章地址https://blog.csdn.net/wujuxKkoolerter/article/details/108846101
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[机器学习] iris.cvs(鸢尾花)

说明：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher于1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。
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[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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