[深度学习] darknet官网cifar数据集cifar.tgz

说明：Darknet官网cifar-10数据集，用于cifar分类器训练。 CIFAR数据集包括CIFAR-10和CIFAR-100，前者包含10种物体，每种物体6000张图片；后者有100个物体，每个类别600张图片，它们是由Alex Krizhevsky, Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集的。
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[深度学习] darknet_AlexeyAB-master.zip

说明：Darknet是一个比较小众的深度学习框架，没有社区，主要靠作者团队维护，所以推广较弱，用的人不多。而且由于维护人员有限，功能也不如tensorflow等框架那么强大，但是该框架还是有一些独有的优点： 1.易于安装：在makefile里面选择自己需要的附加项（cuda，cudnn，opencv等）直接make即可，几分钟完成安装； 2.没有任何依赖项：整个框架都用C语言进行编写，可以不依赖任何库，连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数； 3.结构明晰，源代码查看、修改方便：其框架
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[深度学习] opencv-master.zip

说明：OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。
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[深度学习] ChromeSetup (1).exe

说明：ChromeSetup .exe
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[深度学习] MnistInception9813.rar

说明：在vs2013中写的c++， 使用3层goole Inception神经网络，进行mnist手写数字识别，识别率0.9813。 需要注意的是： 1：Inception本身包含了卷积，1X1卷积, 最大池化，以及全联接。 2：上传内容中，包含了mnist 3：这是测试代码，所以并没有优化与额外处理，很多地方也并没有跟随便教科书方面 4：所有内容是从工程中截取成的另一工程， 5：直接在cpu中跑，不上gpu
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[深度学习] Visually modeling user behaviors using Advanced Model Server.pdf

说明：图片点击率Image Matters- Visually modeling user behaviors using Advanced Model Server.pdf
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[深度学习] pytorch-cpu-1.1.0-py3.6_cpu_1.tar.bz2

说明：python3.6版本，安装pytorch 1.1.0版本，纯cpu，无cuda，自己安装过，亲测有效，国外网站下载难，
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[深度学习] Fashion-MNIST.zip

说明：数据集分享
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[深度学习] RV1108 硬件设计介绍.pdf

说明：RV1108的硬件设计指南，RV1108是瑞芯微的成熟芯片，用于各种智能设备，流媒体镜等等；里面详细说明了RV1108的硬件应该如何设计，有哪些常见问题，如何解决。
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[深度学习] news_data.zip

说明：用于测试中文NLP新闻分类的样本。可以做为一般的中文NPL模型的验证和训练测试。里面有三个文件，是测试集、训练集、验证集。
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[深度学习] 第一篇Blog——详解Faster RCNN网络全部细节.md

说明：是对深度学习，物体检测中Faster RCNN网络的详细描述，对其过程，代码的解释和笔者在学习过程中思考过的问题的答案
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[深度学习] 基于视觉的车道线检测完整代码

说明：基于视觉的曲线车道线检测完整代码，采用滑动窗口，详情见博客：http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/78733302
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