论文地址：http://120.52.51.18/papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf本文所包含代码GitHub地址：https://github.com/shankezh/DL_HotNet_Tensorflow如果对机器学习有兴趣，不仅仅...

最近工作是在太忙了，996不遑多让，无奈，也没空更新博客，职业上也从研发变成了产品，有小半年没写代码了，怕自己手生的不行，给自己两天时间，写了点东西，之前做搞机器学习，搞深度学习，但一直对依赖全场景数据喂模型的方向有点感冒，因为数据又贵又难搞全，企业靠这个发家有点难，且本身需要企业具有很大的体量，另收集数据-训练-部署三板斧就当做AI的自进化说法感觉有点勉强，不谈特定场景妄图一个A...

继续补充Gazebo的使用，在这之前说明下我的环境。操作系统：Ubuntu14.04ltsROS系统版本：Indigo看这篇文章前，建议先看我写的上一篇文章，【ROS学习笔记】二、Gazebo的使用上好的，我们继续。我们继续按照教程走。一、使用ROS命令将新的对象加入到Gazebo模拟器中。1)首先我们打开终端，roscore核心记得运行起来。ros

跳的比较快，别人光介绍基础以及ros的基本操作就写了十几二十篇，我一下就跳到了Gazebo这，可怕有没有。其实原因很简单，如果你将ros官网的基础篇章练习完了，在最后一篇 where Next？中告诉我们进阶应该做什么，第一步就讲到使用模拟器Gazebo，所以如果基础内容大家实在是看不懂英文，你们可以看看csdn很多博主翻译过来的基础篇，写的都很不错，我就不做无用功了，写博客也挺花时间的。就像

简单介绍：     神经网络主要是默认人类脑结构进行的一种代码程序结构的表现，同时是RNN，CNN，DNN的基础。结构上大体上分为三个部分（输入，含隐，输出），各层都有个的讲究，其中，输入层主要是特征处理后的入口，含隐层用来训练相应函数，节点越多，训练出的函数就越复杂，输出层输出相应的预测结果，比较常见的就是多分类了。算法特点：     1、神经网络属于有监督学习的一种；

UDP Client客户端  http://blog.csdn.net/shankezh/article/details/50731287UDP Server服务器 http://blog.csdn.net/shankezh/article/details/51452811TCP Client客户端 很快补上TCP Server服务器 很快补上-------