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Deep Learning For Computer Vision master源码，作者是Adrian Rosebrock
DeepLearningforComputerVisionwithPython123,作者Dr.AdrianRosebrock.总共三本，分别为starterbundle,PractitionerBu
Deeplearningforcomputervisionwithpython由AdrianRosebrock博士编写,本资料包含Starter,Practitioner,ImageNetbundle
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微软AI专家教你从神经网络和机器学习的基础出发，从零开始搭建最先进的神经网络模型。
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基于L-峭度的轴承故障诊断，刘绍鹏，侯澍旻，Kurtosis(峭度)被广泛应用监测机械设备故障信号。但是，峭度对于随机冲击非常敏感。信号中只要存在有随机冲击，峭度值就变得很大。�
介绍了有关分类数据的离群点检测方法，并且给出了实验结果。
计算机视觉与深度学习（DL）技术的结合为交通控制，监控和执法活动领域带来了广阔的前景。本文提出了一种YOLOv4目标检测模型，其中对卷积神经网络（CNN）进行了训练和调整，以检测孟加拉国车辆的车牌并使
行人检测( Pedestrian Detection)是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。该技术可与行人跟踪，行人重识别等技术结合，应用于人工智能系统、车辆辅助驾驶系
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