[深度学习] 训练数据集.rar

说明：图像数据集，测试可用，配合原文章，可以训练自己的数据集，并测试。
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[深度学习] MSTAR数据集.zip

说明：原始的【MSTAR数据集】是灰度图，这里经过转化处理后的【MSTAR数据集】，已经是3通道数据集了，后面可以直接用于模型的测试分析使用。
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[深度学习] Protege-5.5.0-linux.tar.gz

说明：Protégé软件是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java语言开发的本体编辑和知识获取软件，或者说是本体开发工具，也是基于知识的编辑器，属于开放源代码软件。这个软件主要用于语义网中本体的构建，是语义网中本体构建的核心开发工具，现在的最新版本为5.5.0版本
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[深度学习] 论文十四 .pptx

说明：A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data 一种用于多变量时间序列数据非监督异常检测和诊断的深度神经网络
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[深度学习] 论文十五 .pptx

说明：DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISED ANOMALY DETECTION 用于非监督异常检测的深度自编码高斯混合模型
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[深度学习] tf-lstmRDSTFT.py

说明：对雷达手势回波数据进行一维距离像成像，获得一维距离像以后分别进行距离多普勒处理和时频分析，获得手势的距离多普勒图像和微动图像，设计lstm网络对手势图像进行识别，准确率较高，代码可运行。
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[深度学习] 验证码识别tensorflow.zip

说明：基于cnn卷积神经网络的验证码识别正确率达99.99%，能追加训练集，解压就能用，基于tensorflow框架写的。
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[深度学习] yolo3-keras-master - 副本.zip

说明：和配套的博客一起看https://blog.csdn.net/weixin_41485242/article/details/106418886，代码太长了，放在博客里面不好看，只能放在这里了，有什么问题可以去博客留言
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[深度学习] yolo4-keras-master - 副本.zip

说明：和博客一起放在一起学习https://blog.csdn.net/weixin_41485242/article/details/106425678， 有问题可以直接在博客留言
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[深度学习] SUPER A Novel Lane Detection System论文解读个人理解.docx

说明：准确可靠的车道检测是车道保持(LK)、变道自动化(LCA)和车道偏离警告(LDW)功能的关键特征。基于特性的方法使用了通用框架，将车道检测方法分解为几个模块:图像预处理、特征提取、模型拟合、图像与世界的对应和时间集成。文章从场景理解出发，解决基于CNNs的面向任务的车道识别问题。文章提出的方法具有三个优点：1）在复杂场景中的适应性：与直接检测车道对象相比，整体街道场景具有更稳定的布局，对光线、遮挡和天气等不利因素的鲁棒性更强。2）感知的可靠性和可重用性：文章提出了一种模仿人类感知能力的分层分割结
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[深度学习] 地铁安检异常

说明：地铁安检异常情况
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[深度学习] 澳洲留学移民

说明：关于澳洲留学、移民、签证、投资、旅游等方面的指导
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