聊一聊深度学习（三天肝完深度学习基础，球球让我过吧！！）最近有场考试！！所以来过一遍深度学习，记录一些笔记备考看老师的ppt与花书，双管齐下应对深度学习（保佑我不挂吧！！）废话结束！引言人工智能领域的流派1.符号主义：逻辑主义，心理学派（推理期，心理期）2.连接主义：仿生学派或生理学派（殊途同归，各有所长）机器学

第一章神经网络与深度学习(NeuralNetwork&Deeplearning)DeepLearning.ai学习笔记（一）神经网络和深度学习Week3浅层神经网络(https://www.oschina.net/action

分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https

刚刚在vs上装好了QT和Opencv，试一下效果把。我简单的创建了一个label，然后使用Opencv导入图像，因为Opencv导入图像是MAT格式的，在使用Qt的时候我们要把导入的图像转换成Qimage类型的。所以，我写了一个转换函数。QImageQtGuiApplication1::cvMat2QImage(constMat&m

以颜色区别深度为了更加直观的显示点云，将不同的深度值显示为不同的颜色。include<iostreaminclude<pcl/point_types.hinclude<pcl/io/ply_io.hinclude<pcl/visualization/pcl_visualize

摘要：想了解深度学习却又无从下手，不如从手写数字识别模型训练开始吧！深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落，给生活带来极大便利。即便如此，依然有很多人觉得深度学习高深莫测、遥不可及，的确，它有深奥之处，非专业人士难以企及，但也有亲

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