[深度学习] Face_Recognition_Project_1.zip

说明：该工程代码是实现了最基本的QT界面设计以及把ui界面转换成python文件的界面程序，需要的朋友请自取。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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[深度学习] Human Pose Estimation Overview.pptx

说明：人体姿态检测梳理。 AI识别人可以分成五个层次，依次为： 1.有没有人？ object detection 2.人在哪里？ object localization & semantic segmentation 3.这个人是谁？ face identification 4.这个人此刻处于什么状态？ pose estimation 5.这个人在当前一段时间里在做什么？ Sequence action recognition
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[深度学习] pycharm安装及配置说明.zip

说明：该资源是包含了pycharm安装说明及环境配置说明，需要的朋友请自取
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[深度学习] matlab仿真.zip

说明：本资源是对关于反演法的一些期刊上的例子的matlab仿真，期刊名字在我的博客里（私密），如果想看的话请私聊我。
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[深度学习] albert_classify.zip

说明：提供bert分类模型，使用pytorch开发，已经训练好，可以下载下来直接使用，不需要重新训练，如有问题，请提示，谢谢
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[深度学习] rasa_nlu和rasa_core官方文档阅读笔记.pdf

说明：自然语言处理对话构建框架，有很详尽的中文介绍，rasa的官方笔记，中文是翻译结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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[深度学习] 车牌识别系统.zip

说明：车牌识别系统文件是基于opencv的实战项目，下载文件后：1.首先单击载入图像菜单项（载入车辆图像）,图像在images文件夹下面。 2.然后单击车牌定位与识别单项，依次进行车牌提取、倾斜校正、字符分割、字符识别。 注：本程序使用的是OpenCV2.1版本，在没有安装此版本软件的机器上运行时需要将cv210.dll,cvaux210.dll,cvcore210.dll,highgui210.dll,ml210.dll这五个文件拷贝至*.exe可执行文件下。文件包含README，源码，可执行文
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[深度学习] 车型识别系统.zip

说明：1.首先单击载入图像菜单项（载入背景和前景图像）,图像在image文件夹下面。 2.然后单击车辆提取菜单项，依次进行图像做差、二值化、开运算、图像去噪、图像填充处理。 3.再单击轮廓提取菜单项，提取车辆轮廓。 4.最后单击车型识别菜单项，对车辆进行识别。 文件包含README，源码，可执行文件。
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[深度学习] 运动车辆检测跟踪系统（包含源码与可执行文件）

说明：1.首先从文件菜单打开程序目录下的car.avi视频,系统将显示视频的第一帧。 2.点击背景提取菜单，稍后会提取出背景并显示在打开的第二个窗口中。 3.当提取出背景后，点击检测跟踪菜单，对车辆进行检测和跟踪。 4.点击轨迹绘制菜单，绘制车辆的轨迹。 注：由于使用OpenCV打开AVI视频文件需要视频解码器，故在程序运行前请在电脑上先安装DivX类型的的视频解码器，否则将出现无法打开文件的错误。本程序使用的是OpenCV2.1版本，在没有安装此版本软件的机器上运行时需要将cv210.dll,cv
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[深度学习] pima-indians-diabetes.csv

说明：用于神经网络，深度学习方面的数据集。原网址因为The dataset is no longer available due to permission restrictions.
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[深度学习] pytorch-1.7.0.dev20200626-py3.6_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2

说明：本版本是当前最新开发版本。PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的的深度神经网络。
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[深度学习] tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

说明：tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl。TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。
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