[深度学习] cuda-optimization-tips-tricks-and-techniques.pdf

说明：NVIDIA CUDA使用优化技巧指南《cuda-optimization-tips-tricks-and-techniques》。
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[深度学习] 基于神经网络的图像去模糊代码

说明：在单图像去模糊中，传统的基于优化的方法和最近的基于神经网络的方法都非常成功，即在金字塔中逐步恢复不同分辨率的锐利图像。在本文中，我们研究了这种策略，并提出了一个规模递归网络（SRN-DeblurNet）来完成这项去模糊任务。与文献[25]中的许多基于学习的方法相比，它具有更简单的网络结构、更少的参数和更容易训练的特点。我们在具有复杂运动的大规模数据集上对我们的方法进行了评估。结果表明，无论在定量还是定性上，我们的方法都比现有的方法有更高的质量。
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[深度学习] 图像超分辨率重建研究综述

说明：综述类的论文，对于超分辨率研究入门很有帮助，作者附录里有附带经典源码的链接，特别是几个深度学习的github链接，国内也有镜像
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[深度学习] 有线条方正表格识别系统解决方案

说明：参考文献： https://mp.weixin.qq.com/s/So_lIOLvHEIduupddFZ5xQ https://mp.weixin.qq.com/s/ZOY-nMi3A9echs9jKNLA3A https://mp.weixin.qq.com/s/dUKa3XXMYy8Uw8NpjWrOHA https://zhuanlan.zhihu.com/p/38655369 https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/10335717.html
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[深度学习] MyPointNet.zip

说明：用PointNet实现点云分类，在ModelNet40数据集中准确率能够达到90.2%, 其中借助open3d对点云进行了可视化。使用时将data/cfg/ModelNet.data中数据集路径进行更改，应该就可以直接运行。 数据集是：modelnet40_normal_resampled
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[深度学习] 基于pytorch实现的yolo_v3

说明：pytorch实现的yolo_v3，我们只造最精致的轮子！如果你在运行过程中有任何问题，都可以评论或者私信我。
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[深度学习] 基于pytorch_MNIST分类_dnn_cnn.zip

说明：手写数字集MNIST分类，框架使用pytorch，有单隐层的深度网络和卷积神经网络两个网络的代码，注释比较详细，其中一份代码每一步都有注释。
<tuye123> 上传 | 大小：3kb

[深度学习] TensorFlow-TensorRT-User-Guide.pdf

说明：NVIDIA Accelerating Inference In TensorFlow With TensorRT (TF-TRT)文档。
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[深度学习] nvidia-smi-367.38.pdf

说明：NVIDIA GPU 显卡使用情况自带的观察工具“nvidia-smi”-367.38 详细说明书。
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[深度学习] LightSeq: NLP高性能序列推理引擎

说明：在本次分享中，会介绍LightSeq团队在过去一年多时间里，针对自然语言处理领域的序列（sequence）模型，进行的推理优化工作。自2017年Google提出Transformer模型，以其为基础的特征提取方法，推动了众多自然语言处理任务能力水平的提升，与此同时，模型的参数量和推理延迟也呈现近乎指数增长。为了满足业务场景严苛的部署要求，LightSeq 团队结合场景特性：1. 对特征运算进行了定制优化 2. 对自回归解码进行了层次化改写 3.引入编译优化技术进一步提升计算吞吐。成为业界第一款完
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[深度学习] 李宏毅老师深度学习PPT

说明：深度学习课程全套PPT设计各种新技术如元学习，life long learning，强化学习等，适合仔细学习研究。
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[深度学习] Alexnet_weight.zip

说明：tensorflow alexnet预训练模型，来自https://github.com/Liu-Yicheng/R-CNN
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