[深度学习] mnist.npz 数据集 与 Keras测试程序

说明： mnist.npz 数据集 与 Keras测试程序。学习深度学习的经典数据集。
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[深度学习] tensorflow物体检测-图片目标分类计数

说明： 利用tensorflow官方源码识别图片的基础上 删减不必要代码，加快识别 此外加了少量代码 统计图片中各类目标出现次数 有兴趣的可以在此基础上设计视频不同目标计数
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[深度学习] ace语料，关系抽取可以用

说明： ace_multilang_tr中的其中一个文件，从LDC上面下载下来
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[深度学习] Sonnet：基于 TensorFlow 的神经网络库

说明： Sonnet：基于 TensorFlow 的神经网络库 来源：DeepMind 成员 Malcolm Reynolds Sonnet is a library built on top of TensorFlow for building complex neural networks. Sonnet can be installed from pip, with or without GPU support. This installation is compatible with Linu
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[深度学习] caffe网络模型各层详解 中文版

说明： 一 . 数据层及参数 二．视觉层Vision Layers及参数 等等章节，详细讲解caffe
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[深度学习] Caffe官方教程中译本 高清 非扫描

说明： Caffe官方教程中译本 高清版 非扫描 讲解清楚，阅读方便。官方教程
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[深度学习] 东南大学 人工智能 PPT

说明： 东南大学的人工智能PPT，对人工智能所涉及的技术和应用做了简单介绍
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[深度学习] AI技术方向思维导图

说明： AI技术方向思维导图，全方位了解AI技术领域，包含生物特征识别技术等相关技术
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[深度学习] ANN_MNIST人工神经网络识别手写体

说明： matlab 中搭建一个单隐层的神经网络用于识别手写体数字： 1. 随机初始化权重值 2. 训练样本输入前向传播 3. 计算损失函数 4. 后向传播 5. 梯度下降 6. 重复2-5 7.参数设置（可以尝试自己修改） 8.随机小批量训练集读取 9.计算错误率并记录下使用的隐藏层个数和学习率
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[深度学习] 视觉导航智能车辆的路径跟踪预瞄控制

说明： 视觉导航智能车辆通过机器视觉获取 导航路径信息并进 行 自动跟踪。常规的反馈控制仅利用 当前的路径信息,在复杂条件或 突发状况下难 以有效工作。通过对在线获取 的具体路径 信息进行预瞄,可以对未来的路 径信息加 以利用,从而提高智能车辆行驶的安全性和有效性。为此,在获取的路径信息中确定当前路径和未来路径分别用 于反馈和预瞄,并设计预瞄加反馈的控制器。该控制器 能够 自动根据 预瞄 路径 的弯曲程度调整智能车辆的预瞄距离和行驶速度,从而提高跟踪精度 和行驶稳定性。仿真和试验 结果表 明,该控制器
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[深度学习] 基于模糊自适应PID的智能车辆路径跟踪控制

说明： 选取车辆当前位姿和参考位姿来构造车辆的动态位姿误差，建立车辆路径跟踪闭环控制系统的 仿真模型，并设计了模糊自适应 控制器，利用模糊推理的方法，对 控制器的参数进行自动调整。利用常规 和模糊自适应 控制算法分别进行仿真实验 仿真结果表明，模糊自适应 改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力
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[深度学习] 俄亥俄州立大学的路径跟踪毕业论文

说明： As an extension of the autonomous steering control problem, this project involves the study of application of active steering for vehicle stability control. Control algorithms are developed that use the information from tire force estimator and driv
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