[机器学习] 《深层神经网络结构的复兴》

说明：使用深度神经网络的机器学习(“深度学习”)允许直接从原始输入数据学习复杂特征，完全消除了学习流程中手工“硬编码”的特征提取。这促使了计算机视觉，自然语言处理，强化学习和生成模型的相关任务性能的提升。
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[机器学习] 机器学习——波士顿数据集.zip

说明：机器学习第一步，方便下载获取。
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[VR] osgb转3dtiles工具.zip

说明：可用于OSGB数据转换到3DTiles数据格式，加载到CESIUM中。 可用于OSGB数据转换到3DTiles数据格式，加载到CESIUM中。 可用于OSGB数据转换到3DTiles数据格式，加载到CESIUM中。
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[深度学习] 【Hi3519资料】AV100 Demo 单板使用指南.pdf

说明：This document mainly introduces the basic functions and hardware features of Hi3519AV100 single board, multifunctional hardware configuration and software debugging Operation use method.
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[机器学习] HALCON各种定位方法-大恒.pdf

说明：大恒HALCON各种定位方法，关于模板匹配的深度介绍，里面有方法和实例，希望能帮到学习机器视觉halcon算法的同学
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[深度学习] 【Hi3519资料】AV100 硬件设计 Checklist.doc

说明：This document mainly describes the hardware Checklist of the Hi3519AV100 chip scheme.
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[深度学习] 【HI3519资料】AV100 LCD输出说明.xlsx

说明：This document mainly describes the hardware Checklist of the Hi3519AV100 chip scheme.
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[深度学习] HI3519AV100 Sensor输入接口电平场景详细说明.xlsx

说明：This document mainly describes the hardware Checklist of the Hi3519AV100 chip scheme.
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[深度学习] Hi3519AV100 4K Smart IP Camera SoC 产品简介.pdf

说明：Hi3519AV100 is a surveillance IP camera, motion camera, Panorama camera, rearview mirror, aerial photography uav and other product areas launched high Performance, low power consumption 4K Ultra HD Mobile Camera SOC.The chip Support h.265 / h.264 cod
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[深度学习] Hi3519AV100_PINOUT_CN.xlsx

说明：Hi3519AV100 is a surveillance IP camera, motion camera, Panorama camera, rearview mirror, aerial photography uav and other product areas launched high Performance, low power consumption 4K Ultra HD Mobile Camera SOC.The chip Support h.265 / h.264 cod
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[机器学习] Hi3519AV100╱Hi3556AV100 V100 安全启动使用指南.pdf

说明：Hi3519AV100 is a surveillance IP camera, motion camera, Panorama camera, rearview mirror, aerial photography uav and other product areas launched high Performance, low power consumption 4K Ultra HD Mobile Camera SOC.The chip Support h.265 / h.264 cod
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[深度学习] newtest.py

说明：在此之前，脑肿瘤专栏中的2D网络预测的时候,是把所有的切片预测完指标再求平均值,这样测的值极容易收到一些差的切片而影响整体的指标.所以以后的2D网络预测都采用下面方式进行计算指标,即把所有预测的切片拼接回3D,然后对3D数据整体进行计算指标.这样计算的值会偏高点.不只是2D网络这样,3D网络也是如此,把所有分块拼接后再对整体进行指标的计算.这样统一之后,我们就可以将2D和3D网络进行对比了.此外,代码预测生成的数据都是NII格式的,可以通过ITK-SNAP软件查看三维的分割效果,如果想看2D切片
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