[深度学习] salient_map

说明： 基于vgg-19 的salient map模型，共分四个stage，先正想传播，再反向一次通过反卷积相加，最终通过训练生成salient map
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[深度学习] Tensorflow 训练好的模型 图像识别

说明： 利用别人训练好的模型进行图像识别，实现Tensorflow快速入门！
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[深度学习] 基于十字结构光的三维重建及精度分析

说明： 线结构光检测技术是测量物体几何参数，实现三维重建最普遍的方法之一。因其具有 非接触、大量程、速度快、精度高、算法稳定、结构简单等特点，在工业检测中得到了广泛的应用。
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[深度学习] jieba-master

说明： 中文分词工具jieba, 一个python实现的分词库，对中文有着很强大的分词能力。支持三种分词模式： a. 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； b. 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； c. 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
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[深度学习] tensorflow examples

说明： tensorflow的例子，本人运行环境：16.04.1-Ubuntu, python2.7, pycharm, tensorflow 1.2
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[深度学习] Docker 入门到实践

说明： Docker 入门到实践，Docker新手教程，对小白非常有用。
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[深度学习] TensorFlow 官方文档中文版

说明： TensorFlow 官方文档中文版v1.2TensorFlow 官方文档中文版v1.2
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[深度学习] The Future of Real-Time SLAM and Deep Learning vs SLAM.

说明： The Future of Real-Time SLAM and Deep Learning vs SLAM.
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[深度学习] 中文stop_words

说明： hlt_stop_words1.xt，中文分词，停用词，NLP。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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[深度学习] 基于tensorflow实现CNN文本分类

说明： 基于tensorflow实现CNN文本分类 目前文本分类问题主要使用的RNN/LSTM，但是本身具有时序性强、速度慢等局限性。而CNN的主要特点是速度快，主要用于计算机图像的核心部分GPU的硬件层实现。
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[深度学习] Random Signal Processing，Shaila Dinkar Apte，2018.(463s)

说明： This book covers random signals and random processes along with estimation of probability density function, estimation of energy spectral density and power spectral density. The properties of random processes and signal modelling are discussed with
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[深度学习] Deep Learning - A Practitioner

说明： As opposed to starting out with toy examples and building around those, we chose to start the book with a series of fundamentals to take you on a full journey through deep learning. We feel that too many books leave out core topics that the enterpri
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