深度学习项目：Django搭建CNN网络实现图像识别 - 带源码课件

名称：深度学习项目：Django搭建CNN网络实现图像识别-带源码课件描述：快速掌握DjangoWeb框架的使用和CNN模型实现图像识别及应用。链接：https://www.alipan.com/s/vRDC5FcNmnX大小：NG标签：#学习#知识#课程#资源来自：雷锋频道：@Aliyundrive_Share_Channel群组：@alyd_g投稿：@AliYunPanBot

深度学习OpenCV核心技术

名称：深度学习OpenCV核心技术描述：非常详细的OpenCV机器视觉实战，课程内容包括了视觉基础，计算机深度学习，计算机图像分割、目标跟踪，中阶段计算机视觉，神经网络、CNN卷积神经网络进阶及实战等课程，课程还包括了学习的作业级讲解，非常的“保姆级”。建议先收藏保存，不定时失效。链接：https://pan.quark.cn/s/6d3854042c52大小：NG标签：#quark#学习#资源#课程#OpenCV频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup

甜瓜: Python.深度学习与PyTorch入门实战教程

甜瓜:Name:Python.深度学习与PyTorch入门实战教程Size:4GB课程介绍亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。课程特色：1.通俗易懂，快速入门对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。2.实用主导，简单高效使用新手最容易掌握的深度学习框架PyTorch实战，比起使用TensorFlow的课程难度降低了约50%，而且PyTorch是业界最灵活，最受好评的框架。3.案例为师，实战护航基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合PyTorch与深度学习算法完成多个案例实战。Link:#Python#PyTorch#深度学习#AliYun#求转存@gdsharing赞/踩：可点、改、取消，每日有次数限制#1stars:B站就有呀#-1DDelayK:Python#2甜瓜:网易云课堂收费的教程#3杨过:失效了

LightNet 是一个基于流行的暗网平台的深度学习框架，旨在为计算机视觉任务创建高效、高速的卷积神经网络（CNN）。该框架经过

LightNet是一个基于流行的暗网平台的深度学习框架，旨在为计算机视觉任务创建高效、高速的卷积神经网络（CNN）。该框架经过改进和优化，可为各种深度学习挑战提供更通用、更强大的解决方案。LightNet融合了多项前沿技术和优化来提高CNN模型的性能。主要特点包括：●多任务学习除了暗网中的对象检测之外，LightNet还经过扩展以支持语义分割学习，从而可以对图像内的对象进行更准确、更详细的分割。此功能支持训练CNN模型来识别和分类图像中的各个像素，从而实现更精确的对象检测和场景理解。例如，语义分割可用于识别图像中的各个对象，例如汽车或行人，并用相应的对象类别标记图像中的每个像素。这对于各种应用都很有用，包括自动驾驶和医学图像分析。●2:4结构化稀疏性2:4结构化稀疏技术是一种减少CNN模型参数数量同时保持其性能的新颖方法。这种方法使模型更加高效并且需要更少的计算，从而缩短训练和推理时间。例如，使用2:4结构化稀疏性可以减少CNN模型的内存占用和计算要求，从而更容易部署在手机或嵌入式系统等资源受限的设备上。●通道修剪通道剪枝是一种优化技术，可以减少CNN模型中的通道数量，而不会显着影响其准确性。此方法有助于减小模型大小和计算要求，从而在保持性能的同时缩短训练和推理时间。例如，通道修剪可用于减少CNN模型中的通道数量，以便在低功耗处理器上进行实时处理，同时仍保持高精度。这对于在计算资源有限的设备上部署模型非常有用。●训练后量化（维护中）训练后量化(PTQ)是一种减少训练后CNN模型的内存占用和计算要求的技术。此功能目前正在维护中，将在未来版本中提供。●量化感知训练（未来支持）虽然PTQ被认为足以满足NVIDIAGPU上的LightNet，但对于不支持每通道量化的AI处理器，我们可能会考虑根据需要添加对量化感知训练(QAT)的支持。#框架

马士兵程序员的数学视频教程

名称：马士兵程序员的数学视频教程描述：本涉及概率论，线性代数，高等数学中的部分内容，所有均有专门的案例讲解，部分疑难知识点均有代码示例，方便学生理解知识在实际中的应用。区别于枯燥的理论数学，本课程知识点并不涉及复杂的数学知识和解题技巧，主要围绕应用进行讲解，做到深入浅出，适可而止。最后，本课程提供了大量面试题，方便学员面试复习和自我检测。建议先收藏保存，不定时失效。链接：https://pan.quark.cn/s/53f7ed876019大小：NG标签：#quark#学习#资源#课程#马士兵频道：@yunpanshare群组：@yunpangroup

【51CTO】移动端混合应用开发及移动端开发框架MUI

名称：【51CTO】移动端混合应用开发及移动端开发框架MUI描述：此套混合端移动应用开发及移动端开发框架MUI视频教程将介绍如何使用HTML5完成移动端混合应用开发，课程以移动端框架MUI为基础，以微信项目为目标，介绍MUI框架的使用，包含移动端排版布局，HTML5借助框架完成手机摄像头调用、手机相册调用、手机重力感应调用等特效，并最终完成微信案例项目。教程共包含31讲的学习内容，本课程适合具有HTML与CSS基础的朋友学习。链接：https://www.alipan.com/s/1fofoYt1isW大小：NG标签：#学习#知识#课程#资源来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot