[深度学习] CNN 卷积神经网络

说明： mdCNN is a Matlab framework for Convolutional Neural Network (CNN) supporting 1D, 2D and 3D kernels. Network is Multidimensional, kernels are in 3D and convolution is done in 3D. It is suitable for volumetric input such as CT / MRI / video sections.
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[深度学习] opencv库文件（用于linux下的python2）

说明： cv2.so cv.py ●使用方法： cp opencv_dir/build/lib/cv2.so ENV/lib/python2.7/site-packages/ cp opencv_dir/modules/python/src2/cv.py ENV/lib/python2.7/site-packages/
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[深度学习] 360 AI安全风险白皮书

说明： 360 安全研究院在过去一年里对深度学习系统的安全性做了详细的研究。 我们通过这个文档对这些工作做了一个系统的总结。 AI系统的安全问题主要包括模型安全、数据安全以及代码安全。 本文以目前流行的图像识别AI系统为例，介绍AI系统在这些方面面临的安全威胁。对于这些 威胁造成的影响，我们关注传统的攻击类型，包括恶意输入导致的拒绝服务，信息泄露，系统劫持。 同时我们也关注AI系统特有的安全问题，例如逃逸攻击，数据污染攻击。 关于AI系统的安全威胁，本文从以下三个角度进行阐述。第一部分描述深度学习系统
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[深度学习] haarcascade_frontalface_alt.xml

说明： haarcascade_frontalface_alt.xml， 人脸识别XML，脸部特殊识别
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[深度学习] caffe测试所用mnist数据集以及配置所需依赖包

说明： 本资源包含mnist数据集，其中有leveldb类型数据以及lmdb类型数据，另外还有libraries_v140_x64_py35_1.1.0.tar文档
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[深度学习] 人工神经网络原理简介

说明： 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
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[深度学习] 交通标志识别算法代码

说明： 该文档是无人驾驶项目中，交通标志识别任务代码，以LeNet构建深度神经网络，具体技术包括：探索和可视化数据集；数据预处理；LeNet构建、训练和测试模型架构；采用该模型对新图片进行预测；分析新图片的softmax概率等。实现交通标志识别，测试集准确率94.5%，新图像识别准确率100%
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[深度学习] pix2pix/maps

说明： https://people.eecs.berkeley.edu/~tinghuiz/projects/pix2pix/datasets/
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[深度学习] pix2pix/facades数据集

说明： https://people.eecs.berkeley.edu/~tinghuiz/projects/pix2pix/datasets/
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[深度学习] pix2pix/cityscapes数据集

说明： https://people.eecs.berkeley.edu/~tinghuiz/projects/pix2pix/datasets/
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[深度学习] 人工智能_从学科教学到工程实践_ppt

说明： 人工智能，从学科教学到工程实践。介绍性ppt，包含基本概念和算法等。
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[深度学习] Cambricon-X: An Accelerator for Sparse Neural Networks

说明： Cambricon-X: An Accelerator for Sparse Neural Networks
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