[深度学习] 深度学习风格迁移(style transfer)

说明：深度学习风格迁移(style transfer)，python代码，可直接运行run.py
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[深度学习] OpenCV+DeepLearning+Python2周速成教程及源码（第一周）

说明：Adrian Rosebrock大神力作，16天速成教程，把你从计算机视觉小白变成大师，从简单的人脸检测案例入手，包含opencv图像处理基础、OCR文档扫描，计算机自动阅卷的光学标志识别OMR、球运动跟踪、物体大小尺寸测量、人脸识别标志、眨眼计数、疲劳检测、树莓派上实现人脸跟踪，家庭监控、简单神经网络图像分类、深度学习目标分类识别，利用搜索爬虫构建自己的数据集、cnn+kearas目标识别以及实时目标识别等近20个案例源码及讲解，是基于python和opencv入门计算机视觉不可多得资源。
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[深度学习] OpenCV+DeepLearning+Python2周速成教程及源码（第二周）

说明：Adrian Rosebrock大神力作，16天速成教程，把你从计算机视觉小白变成大师，从简单的人脸检测案例入手，包含opencv图像处理基础、OCR文档扫描，计算机自动阅卷的光学标志识别OMR、球运动跟踪、物体大小尺寸测量、人脸识别标志、眨眼计数、疲劳检测、树莓派上实现人脸跟踪，家庭监控、简单神经网络图像分类、深度学习目标分类识别，利用搜索爬虫构建自己的数据集、cnn+kearas目标识别以及实时目标识别等近20个案例源码及讲解，是基于python和opencv入门计算机视觉不可多得资源。
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[深度学习] OpenCV+DeepLearning+Python2周速成教程及源码（第二周续1）

说明：Adrian Rosebrock大神力作，16天速成教程，把你从计算机视觉小白变成大师，从简单的人脸检测案例入手，包含opencv图像处理基础、OCR文档扫描，计算机自动阅卷的光学标志识别OMR、球运动跟踪、物体大小尺寸测量、人脸识别标志、眨眼计数、疲劳检测、树莓派上实现人脸跟踪，家庭监控、简单神经网络图像分类、深度学习目标分类识别，利用搜索爬虫构建自己的数据集、cnn+kearas目标识别以及实时目标识别等近20个案例源码及讲解，是基于python和opencv入门计算机视觉不可多得资源。
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[深度学习] OpenCV+DeepLearning+Python2周速成教程及源码（第二周续2）

说明：接续以上资源，Adrian Rosebrock大神力作，16天速成教程，把你从计算机视觉小白变成大师，从简单的人脸检测案例入手，包含opencv图像处理基础、OCR文档扫描，计算机自动阅卷的光学标志识别OMR、球运动跟踪、物体大小尺寸测量、人脸识别标志、眨眼计数、疲劳检测、树莓派上实现人脸跟踪，家庭监控、简单神经网络图像分类、深度学习目标分类识别，利用搜索爬虫构建自己的数据集、cnn+kearas目标识别以及实时目标识别等近20个案例源码及讲解，是基于python和opencv入门计算机视觉不可
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[深度学习] （第六版，中文和英文版）计算机网络

说明：两本书，计算机网络第六版的中文和英文版 两本书，计算机网络第六版的中文和英文版 两本书，计算机网络第六版的中文和英文版
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[深度学习] 八数码问题A*算法代码

说明：A*算法解决八数码问题，包含了两种估价函数1.不在位的数字到该位置的曼哈顿距离；2.初始格局与目标格局位置不符的数码数目
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[深度学习] MNIST CNN 手写体识别完整数据集加代码

说明：完整的MNIST CNN手写体识别数据集加代码，深度学习入门好资源！
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[深度学习] A Self-Adaptive Deep Learning-Based System for Anomaly Detection

说明：A Self-Adaptive Deep Learning-Based System for Anomaly Detection 将深度学习用于5G网络中的异常检测，本质上为嵌入式系统中通信异常检测，以上为paper以及本人基于此的理解PPT，如有错误之处欢迎批评指正。
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[深度学习] 人工智能搜索策略

说明：搜索是人工智能的一个基本问题，是推理不可分割的一部分。一个问题的求解过程其实就是搜索过程，所以搜索实际上就是求解问题的一种方法。 Nilsson把搜索列为人工智能研究中的四个核心问题之一。 本部分将讨论目标状态和最优路径的确定，以及如何从初始状态经过变换得到目标状态等，将在各节分别讨论一些通用的搜索策略，以及状态空间搜索和树搜索策略。最后简要介绍智能搜索算法的效率和约束满足问题。
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[深度学习] hdf5-1.10.5

说明：hdf5库中最新的1.10.5版本资源，可供caffe等深度学习框架使用，安装简单
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[深度学习] 深度学习之yolov3的目标检测

说明：YOLO 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。 faster-RCNN 中也直接用整张图作为输入，但是 faster-RCNN 整体还是采用了RCNN 那种 proposal+classifier 的思想，只不过是将提取 proposal 的步骤放在 CNN 中实现了，而 YOLO 则采用直接回归的思路。
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