http://blog.csdn.net/hellochina15/article/details/519699951.       Google Weave框架在2015年的Google I/O大会上，负责Android业务的桑达.皮查伊(SundarPichai)宣布了Google最新的物联网战略。这包括一个基于android裁剪过的叫做Brillo的操作系统，以及一个

Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络，如果，你还没有熟悉，那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程，然后再回来阅读这个文章。在这个教程中，我们将学习以下几个方面：为什么选择 Ke...

图像分割之（四）OpenCV的GrabCut函数使用和源码解读zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8535087      上一文对GrabCut做了一个了解。OpenCV中的GrabCut算法是依据《"GrabCut" - Interac

根据方舟官方文档，首先要把方舟编译器的源码，编译成可执行代码maple1、操作系统环境：目前我使用的是Ubuntu 16.04 虚拟机 而且官方推荐Ubuntu 16.042、安装支持包及库文件：sudo apt-get -y install openjdk-8-jdk git-core gnupg flex bison gperf build-essential zip ...

这篇博客是翻译WaleedAbdulla写的使用TensorFlow识别交通标志，作者已经授权翻译，这是原文。我看到了速度限制标志，但只是没有看见你这是使用深度学习模型去识别交通标志的第一部分。本系列的目的是学习如何使用深度模型去构建一个系统，如何你也有兴趣可以和我一起学习。在网上，你能找到很多的讲解神经网络数学理论的资源，因此我将专注于应用实践方面的分享。接

http://www.infoq.com/cn/articles/introduction-of-tensorflow-part03?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=articles_link&utm_content=link_text本文将介绍优化训练神经网络模型的一些常用方法，并给出使用TensorFlo

http://blog.csdn.net/s12244315/article/details/50292049  在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《SingleImage Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR最佳论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年香港中文大学博士毕业，可

最近做一些关于Faster R-CNN、SSD和YOLO模型选择和优化的项目，之前只了解Faster R-CNN系列目标检测方法，于是抽空梳理一下这几个检测模型。先上两张简单的精确度和运算量的对比图，有个粗略的了解，虽然图中缺了YOLO，参考价值仍然很大：下面开始分别详述吧~Faster R-CNN架构传统目标检测方法大致分为如下三步：深度学习特别是CNN的出现...

https://www.leiphone.com/news/201705/HH3BbIfCqAtOAMbu.html一、CNN的引入在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如

http://mobile.51cto.com/aprogram-464015.htm 前言前面我们有说过android反编译的工具，如何进行反编译。反编译后可以得到jar或者得到smali文件。Android采用的是java语言 进行开发，但是Android系统有自己的虚拟机Dalvik,代码编译最终不是采用的java的class，而是使用的smali。我们反编译得到的代 码，jar