[深度学习] DEEP LEARNING AND GPU PARALLELIZATION IN JULIA

说明： DEEP LEARNING AND GPU PARALLELIZATION IN JULIA 麻省理工深度学习多GPU并行介绍
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[深度学习] 21天实战Caffe.pdf

说明： 深度学习，21天实战Caffe(赵永科).pdf，高清pdf
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[深度学习] LabelImg的Windows版，支持中文标注

说明： LabelImg是学习ML必不可少的标注工具，但官方提供的windows版本不支持中文标注，给实际工作带来诸多不便，但是python版本是可以。于是决定基于官方python版本重新打包一个windows版，采用python3.6+pyQt5，最终有了这个支持中文标注的windows版本。 文件比官网的windows版本大，是因为官网的版本是基于python2.7的。我是基于python3.6。 分享给在同样的道。
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[深度学习] pva9.1_pretrained_no_fc6.caffemodel.z03

说明： pvanet预训练模型——pva9.1_pretrained_no_fc6.caffemodel，因为超过了上传大小限制，所以分开压缩，一共4个，这是第三个。
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[深度学习] pva9.1_pretrained_no_fc6.caffemodel.z02

说明： pvanet预训练模型——pva9.1_pretrained_no_fc6.caffemodel，因为超过了上传大小限制，所以分开压缩，一共4个，这是第二个。
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[深度学习] pva9.1_pretrained_no_fc6.caffemodel.z01

说明： pvanet预训练模型——pva9.1_pretrained_no_fc6.caffemodel，因为超过了上传大小限制，所以分开压缩，一共4个，这是第一个。
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[深度学习] 车牌识别数据集

说明： 已标注好的数据集，已经分割好。可直接用于训练模型。已做好标注。分为 license_province, license_number, license_province
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[深度学习] 双向循环链表头结点

说明： C语言练习，双向循环通用链表
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[深度学习] ShapeMatching

说明： 基于形状的模板匹配，Edge Based Template Matching Implementing an edge based template matching or pattern matching algorithm.
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[深度学习] Keras的一些简单的Demo

说明： - [01.多层感知机实现及模型的保存](01.mnist_mpl.py) - [02.模型的加载](02.load_model.py) - [03.绘制精度和损失曲线](03.plot_acc_loss.py) - [04.卷积神经网络实现](04.mnist_cnn.py) - [05.CIFAR10_cnn](05.cifar10_cnn.py) - [06.mnist_lstm](06.mnist_lstm.py) - [07.基于Vgg16模型（含全连接层）的图片识别）](07.vg
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[深度学习] natrual language processing with tensorflow

说明： natrual language processing with tensorflow
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[深度学习] 超分辨率PPT

说明： 讲诉了超分辨率的细节,第一个讲诉的图像放大的线性插值算法,第二个是Self-example 第三个是SRCNN
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