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深度学习-样本增强(tensorflow、keras、pytorch)

深度学习中的数据增强与实现深度学习中的数据增强(dataaugmentation)

10/19日学习

动手学习深度学习(pytorch)完成第二章,迷迷糊糊,不知所云。看第三章

几本技术图书资源下载

请用微信扫描。清华网盘。国企网盘安全。 《Vue.js快速入门》源码、课件《ASP.NETMVC企业级实战》代码下载 《TensorFlow2.0深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow2.0深度学习从零开始学》

Google在线深度学习神器Colab——科研角色

转载:Google在线深度学习神器Colab-简书(jianshu.com)转载:不FQ,免费使用带GPU和TPU的深度学习开发环境_colab(sohu.com)

Python高效深度学习机器识别验证码教程分享

课程介绍-深度学习爬虫验证码识别.mp41.PytorchGPU环境配置-深度学习爬虫验证码识别.mp42.PyCharm的安装与配置-深度学习爬虫验证码识别.mp43.Python基础(变量与数据类型)-深度学习爬虫验证码识别.mp44.Python基础(输出与输入)-深度学习爬虫验证码识别.mp45.Python基础(运算符)-深度学习爬虫验证码识别.mp46.Python基础(条件语句)-深度学习爬虫验证码识别.mp47.Python基础(循环)-深度学习爬虫验证码识别.mp48.Python基础(字符串)-深度学习爬虫验证码识别.mp49.Python基础(列表)-深度学习爬虫验证码

需要学习的技术

1.docker2.nginx3.深度学习框架自带的服务4. flasknginxuwsgi

【CV基础】Residual Network(ResNet)

参考1. 给妹纸的深度学习教学(4)——同Residual玩耍;

10/21学习

Task:下午继续《动手学深度学习》。文章链接:https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/  晚上速看python语法。Summary:《动手学深度学习》完成第二章晚上回宿舍。

深度学习笔记

吴恩达深度学习Deeplearning.ai:https://www.deeplearning.ai/program/deep-learning-specialization/网易云课堂课程链接:https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm课程第一门课-神经网络和深度学习:编程练习待更新...

【DL基础】网络结构参数数量及大小的计算

卷积神经网络的参数计算深度学习模型大小由网络决定,也就是网络结构的参数数量和数据类型决定的;  参考1. 卷积神经网络的参数计算;2. 深度学习模型大小由网络决定;完

https://zhuanlan.zhihu.com/p/88675419

在鱼眼和全向视图图像的深度学习方法(上)https://zhuanlan.zhihu.com/p/88675419深度学习在计算机视觉的应用https://www.zhihu.com/column/c_1156964299418189824

60 人工智能 - 目录

数据分析与可视化  应用统计学   推论统计机器学习深度学习参考资料开放数据集网络openml

【人工智能导论:模型与算法】6.4 循环神经网络

 一文搞懂RNN(循环神经网络)基础篇零基础入门深度学习(5)-循环神经网络  

深度学习的主要网站

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深度学习笔记收集

在学习深度学习过程中遇到的好资料,分享给大家。吴恩达深度学习笔记:https://www.jianshu.com/nb/31456412基于深度学习的目标检测算法对比分析(RCNN、SPP、YOLO、SSD、FPN、RetinaNet):https://blog.csdn.net/kk55guang2/article/details/88853114

Pytorch的入门学习

学习参考资料1.PyTorch深度学习基础快速入门:https://www.bilibili.com/video/BV1Gg411u7Lr2.基于深度学习的目标检测算法:https://www.bilibili.com/video/BV14f4y1q7ms3.PyTorch深度学习快速入门教程:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN4.唐宇迪资料:https://pan.baidu.com/s/11y-048M1SQ-3BK5LPyLSPg[提取码:6666]

图像去噪

https://github.com/wenbihan/reproducible-image-denoising-state-of-the-arthttps://github.com/google/REDhttps://github.com/flyywh/Image-Denoising-State-of-the-art深度学习

Graph deep learning research工具包

现有的图深度学习工具包: PyTorchGeometric(PyG)DeepGraphLibrary(DGL)DIG:graphgeneration,self-supervisedlearning,explainability,and3Dgraphs.Github:https://github.com/divelab/DIG

关于python

现在正在学习python的爬虫scrapy框架看有一定时间但是,还是不会。。想往机器学习这方面靠。深度学习数据分析应该是很有前景的。

深度学习预备知识

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