[深度学习] 腾讯验证码（已标注）10万个

说明： 10万个腾讯验证码，每个验证码都是由四位大小写字母组成，均已标注
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[深度学习] Deep Learning Concepts and Applications Mark Howard 2018

说明： Deep Learning Concepts and Applications for Beginners Guide to Building Intelligent Systems Mark Howard 2018
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[深度学习] RBF简单实现

说明： 简单的rbf预测算法，可直接运行出结果，无需再调试，中间有注释，容易理解
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[深度学习] computing convolutions using a neural network processor

说明： computing convolutions using a neural network processor
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[深度学习] batch processing in a neural network processor

说明： google batch processing in a neural network processor
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[深度学习] rotating data for neural network computations

说明： google rotating data for neural network computations
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[深度学习] vector computation unit in a neural network processor

说明： vector computation unit in a neural network processor
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[深度学习] 信号与系统-西电（郭宝龙）课件ppt

说明： 信号处理是图像处理，计算机视觉的基础，建议想学习AI的朋友，先学习信号处理。信号处理本属于电子专业的课程，而非计算机专业的课程，所以这是我们的短板，需要及时补上，才能彻底明白图像处理的底层技术！
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[深度学习] 基于深度学习的感知-从算法到嵌入式实现

说明： 本文主要介绍了基于深度学习的感知-从算法到嵌入式实现
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[深度学习] MobileNetSSD_deploy网络文件适用于demo.py

说明： 官网所下的文件可能无法同步运行这个是可以的
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[深度学习] 通过反转图像来理解深度图像

说明： 反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工作所采纳比如：场景分割、生成模型等。其中反卷积（Deconvolution）也
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[深度学习] 反卷积（卷积层的可视化）

说明： 反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工作所采纳比如：场景分割、生成模型等。其中反卷积（Deconvolution）也
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