[深度学习] 丁亚茹—MTCNN答辩PPT.ppt

说明： 针对于MTCNN项目整体流程的个人理解以及参考他人的一些见解
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[深度学习] PictureSafe\test.cpp

说明： Abstract:目前混沌系统与加密技术相结合是现如今最热门的一个课题，虽然有大量的加密算法面世，但是这些加密算法并不成熟，仍然需要进一步的研究。本文采用像素位置置乱变换和像素值替代变换相结合的加密思想，设计出一种基于混沌的数字图像加密算法。引入了整数域上的逆仿射变换，算法中采用二维 logistic 混沌映射相结合的方法，生成多组混沌序列，像素置乱变换与灰度值替换都由这些混沌序列所控制。多混沌序列产生的密钥空间大于单一的混沌序列所产生的密钥空间，因此本文研究的算法加密强度很高。 1. 虫口模
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[深度学习] 2019ICCV_EGNet 论文原文 显著性检测SOD.pdf

说明： EGNetSOD论文原文 EGNet: Edge Guidance Network for Salient Object Detection 2019年ICCV
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[深度学习] KITTI数据集下载 - 百度云.md

说明： KITTI数据集的百度云下载链接，资源包含KITTI数据集的全部 raw data 部分，另外也有 data_depth_annotated 部分
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[深度学习] 斯坦福大学学习笔记.zip

说明： 回归，分类，因子分析，增强学习，关联分析，在线学习，判别，主成分分析
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[深度学习] 空间金字塔pool.zip

说明： 空间金字塔方法表示图像是传统BOF(Bag Of Features)方法的改进，传统BOF方法提取图像特征时，首先提取每张图像的SIFT特征描写叙述，之后将全部图像的兴趣点的特征描写叙述进行聚类形成BOW视觉词袋。最后对每张图像统计全部视觉关键词出现的频次。因此BOF是在整张图像中计算特征点的分布特征。进而生成全局直方图，所以会丢失图像的空间分布信息。无法对图像进行精确地识别。为了克服BOF的这一缺点。提出了空间金字塔方法，它是在不同分辨率上统计图像特征点分布。从而获取图像的空间信息。
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[深度学习] 京东推荐系统实践-刘思喆.pdf

说明： 挖掘用户潜在购买需求 • 缩短用户到商品的距离 • 用户需求不明确时提供参考 • 满足用户的好奇心
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[深度学习] HCIA-AI题库（V1.0版本 2019-6月更新）

说明： 2019年9月，本人以800分成绩通过，题库包含80%，我抽到的题有10多道题题库没有。
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[深度学习] Tengine_mobileSSD模型.rar

说明： Tengine使用的mobile_ssd模型 参考文章https://blog.csdn.net/HUXINY/article/details/101273578
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[深度学习] 5G网络人工智能化的基本框架和关键技术.pdf

说明： 未来的5G 蜂窝网络需要满足大量服务和应用的不同需求。随着网络 配置复杂性的提高及新型业务的不断涌现，5G 网络的标准化进程亟需新的技术支 撑。通过对5G 网络新特征的分析，将人工智能与5G 网络相结合，设计了一种智能 化5G 网络框架，该框架由环境舱、智能中心及网络策略3 部分组成。同时，归纳了 当前人工智能技术在业务预测、网络切片、无线资源分配以及资源共享领域的应 用，并总结了实现智能化5G 网络的机遇和挑战。
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[深度学习] mxnet视频教程下载地址.txt

说明： 本视频教程基于《 动手学深度学习 375 (英文版 56)》，并使用Apache MXNet 219的最新前端Gluon作为开发工具，在动手实践的过程中学会使用简单易读的代码写出产品级的应用。
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[深度学习] MNIST_data.zip

说明： MNIST对于不使用temsorflow或者其他深度学习的使用者只能看到数组看不到图片，这里将图片导出来后按文件夹分类，包括训练使用的55000张图片和测试使用的10000张图片， JPG后缀，例如0-mnist_train_00000007 0-mnist_train_00000019
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