到现在我们已经了解了TensorFlow的特点和基本操作（见文章：快速掌握TensorFlow（一）），以及TensorFlow计算图、会话的操作（见文章：快速掌握TensorFlow（二）），接下来我们将继续学习掌握...
在前面的文章中，我们已经完成了AI基础环境的搭建（见文章：Ubuntu + Anaconda + TensorFlow + GPU + PyCharm搭建AI基础环境），以及初步了解了TensorFlow的特点和基本操作（见文章：快速掌握...
Tensorflow是Google开源的深度学习框架，来自于Google Brain研究项目，在Google第一代分布式机器学习框架DistBelief的基础上发展起来。Tensorflow于2015年11月在GitHub上开源，在2016年4月补...
在前面的文章中，已经介绍了基于SSD使用自己的数据训练目标检测模型（见文章：手把手教你训练自己的目标检测模型），本文将基于另一个目标检测模型YOLO，介绍如何使用自己的数据进行训练。 ...
目标检测是AI的一项重要应用，通过目标检测模型能在图像中把人、动物、汽车、飞机等目标物体检测出来，甚至还能将物体的轮廓描绘出来，就像下面这张图，是不是很酷炫呢，嘿嘿 在动手训练自己...
人脸识别在现实生活中有非常广泛的应用，例如iPhone X的识别人脸解锁屏幕、人脸识别考勤机、人脸识别开门禁、刷脸坐高铁，还有识别人脸虚拟化妆、美颜，甚至支付宝还推出了刷脸支付、建设银行...
在上篇文章中，我们已经把AI的基础环境搭建好了（见文章：Ubuntu + conda + tensorflow + GPU + pycharm搭建AI基础环境），接下来将基于tensorflow训练第一个AI模型：MNIST手写数字识别模型。...
为方便日常的深度学习模型开发与测试，在自己笔记本上搭建一个深度学习的基础环境，便于学习AI使用。本人使用的笔记本配置是CPU为8代i5，显卡为GTX1060，内存为8G，基本上可满足日常的AI研究...
深度学习发展迅速，每天都会冒出不少新的神经网络架构，对于从事AI的专业人士而言，要全面追踪、了解这些新的架构非常费力。 ASIMOV Institute绘制当前所流行的27张神经网络节点图，方便查阅...
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