[深度学习] upload.zip

说明：1.代码原理 该程序逐个读取帧图片，并对帧图片逐个进行多行人检测、多目标追踪。该方法是在线方法，将逐个读取帧图片改为逐帧读取视频即可实现在线处理视频。 1.1 多行人检测。 使用gluoncv中的预训练模型faster_rcnn_fpn_bn_resnet50_v1b_coco实现多行人检测，这一步骤见detect.py。 1.2 多目标追踪。 使用sort算法实现多目标追踪，详见https://github.com/abewley/sort。 2.代码部署 2.1 配置环境。
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[深度学习] 算法工程师模板.docx

说明：面包店收银员在顾客较多时任务繁忙，大部分时间花费在鉴别顾客面包类别上，精力有限时容易出错。为了降低收银员劳动成本，减少顾客等待时间，提升付款效率，需要开发一款自动识别顾客购买面包的系统。面包贴RFID标签成本高昂，故采用高清摄像头拍摄面包图片的计算机视觉方式实现面包自动识别。
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[深度学习] 百度智能云介绍.pdf

说明：百度智能云是百度旗下面向企业、开发者和政府机构的智能云计算服务商，致力于为各行业提供以ABC（人工智能、大数据、云计算）技术为一体的平台服务。百度智能云已发布超过260款产品和近40个解决方案，助力各行各业实现智能化转型。7×24小时技术支持，免费备案服务。
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[深度学习] 人脸口罩检测，检测到不带口罩，报warning，并框出人脸

说明：支持人脸检测和口罩检测，IDE为vs2015，配置opencv3.4.1及以上，模型为caffe框架下训练所得，使用opencv的dnn进行推导，在一般设备上都可达到实时检测效果
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[深度学习] LSTM长短记忆的简单调用

说明：用Python语言通过调用keras库来实现初步的LSTM训练及预测，并且添加了sklearn中的一些模型评估方法来验证模型的好坏
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[深度学习] 第十三篇论文.pptx

说明：（十三）Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft 微软时间序列异常检测服务
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[深度学习] python基于tensorflow的二分类的实现方法（注释超详细！）

说明：代码使用tensorflow实现的神经网络二分类，数据集为糖尿病化验数据，其中前八列为特征，第九列为期望结果，准确率81.75%，内有详细的代码注解，适合新手学习使用
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[深度学习] yolov3+SORT.zip

说明：根据github上的项目完成的使用YOLOv3+SORT实现车辆统计，包含完整注释，使用方法请见Readme
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[深度学习] ministCnnTestTrain.py.7z

说明：包含了minist数据集，实现了基本的深度学习训练及推理过程，通过修改变量is_traing来实现训练模型的存储及模型恢复推理流程
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[深度学习] NYT10(Tsinghua)

说明：清华大学NYT10关系抽取数据集，包含了53个关系，522043个句子实例，数据远程监督数据集，来源于New York Times 和 FreeBase。
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[深度学习] （gan神经网络生成一维数据）gan.py

说明：用python语言，利用对抗抗神经网络（GAN神经）生成一维数据，用python语言，利用对抗抗神经网络（GAN神经）生成一维数据。
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[深度学习] 树莓派4B+ pytorch 1.5.0 torchvision 0.6.0 .whl文件

说明：自行编译的版本，安装方法可以参考 https://blog.csdn.net/ZhaoDongyu_AK47/article/details/105055856
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