基于深度学习的全息粒子场成像进展深度学习算法随着计算机性能的提升以及各种算法的提出，在成像以及一些视觉任务中得到了广泛应用。将深度学习与数字全息结合则是一个比较新颖的方向。该方向上现有文章和现有研究方向都只是一小部分，所以留给我们研究的内容还是很多的。我主要做的是基于深度学习的粒子场数字全息成像。这篇文章中，我主要介绍深度学习与粒子场数字全息成像相结合的几篇文章，这也在我的一篇文章中做了具体介绍，

大家好，我是羽峰，接下来一段时间会为大家分享一些深度学习的基本知识，及各种应用，包括回归，图像分类，图像分割，语义分割，DCGAN，pix2pix，SRGAN等。都是讲的比较基础所以起名为【手把手教你】系列，希望这一个系列能帮助你初步认识深度学习及其应用，并找到自己比较感兴趣的方向一直走下去。今天给大家分享的是【手把手教你】第一篇初识神经网络。还是老话，我是羽峰，希望我所分享的文章能为您及更多的朋

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上图包含了机器学习中大部分的基础知识，有了这份思维导图会有事办功倍的效果哈，想要PDF，或者原文件的，欢迎关注公众号：羽峰码字，发送关键词“机器学习思维导图”，即可获取哦。下方是公众号，欢迎扫码关注。这一部分后续我会写每一部分的具体知识点，也会做视频发在b站上，目前b站已经更新了KNN算法，欢迎有需要的朋友观看哈：KNN算法。学技术是看视频还是书，感觉还是看个人。视频可能讲的更清楚，看视频可以先有

大家好，我是羽峰，今天要和大家分享的是一个基于tensorflow的CT扫描3D图像的分类。文章会把整个代码进行分割讲解，完整看完，相信你一定会有所收获。欢迎关注“羽峰码字”1. 项目简介此示例将显示构建3D卷积神经网络（CNN）以预测计算机断层扫描（CT）扫描中病毒性肺炎的存在所需的步骤。 2D CNN通常用于处理RGB图像（3通道）。 3D CNN只是3D等效项：它以3D体积或2D帧序列（例如

大家好，我是羽峰，今天要和大家分享是回归 (regression)问题，希望通过今天的讲解，各位对回归问题能有个更好的认识。1.认识回归回归问题是机器学习三大基本模型中很重要的一环，其功能是建模和分析变量之间的关系。回归问题多用来预测预测出如价格或概率这样连续值的输出，如预测房价、未来的天气情况等等。例如我们根据一个地区的若干年的PM2.5数值变化来估计某一天该地区的PM2.5值大小，预测值与当天

相信大部分同学都跟我一样都是使用Windows系统的，但是作为一个开发者来说，Linux命令是经常要用到的，在以前我们使用虚拟机安装Linux的，如果电脑配置低的话，就基本卡着不动了。在Windows10后，我们再也不用那么麻烦了，因为可以直接在Windows上安装子系统。首先我们要打开Windows功能在这里把勾打上 然后打开设置》》更新和安全》》针对开发人员，选择开发人员模式》》确定启动就行了

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