什么是人工智能？什么是机器学习？什么是神经网络？什么是深度学习？它们之间是什么关系？看完这一篇就明白

【神经网络与深度学习】CIFAR10数据集介绍，并使用卷积神经网络训练图像分类模型——[附完整训练代码]一、CIFAR10数据集介绍1.1 CIFAR10数据集的内容1.2 CIFAR10数据集的结构组成1.3 CIFAR10数据集与MNIST数据集对比二、卷积神经网络2.1卷积神经网络函数介绍三、模型训练思路四、代码实现——直接用五、训练好的模型文件——直接用一、CIFAR10数据集介绍1.1

【神经网络与深度学习】使用MNIST数据集训练手写数字识别模型——[附完整训练代码]。发现csdn平台上似乎还没有一篇完整的介绍MNIST数据集、完整训练代码和训练好的模型文件，故发此文来对MNIST做一个详细的整合。MNIST 数据集（手写数字数据集）是一个公开的公共数据集，任何人都可以免费获取它。目前，它已经是一个作为机器学习入门的通用性特别强的数据集之一，所以对于想要学习机器学习分类的、深度

OpenCV的imgproc 模块：形态学操作函数 cv2.erode、cv2.dilate、cv2.morphologyEx——OpenCV官方教程翻译（全网最详细）

神经网络与深度学习的开发环境及其常用库，神经网络与深度学习的开发环境：Python、Tensorflow、Anaconda，神经网络与深度学习的常用库Keras、NumPy、Matplotlib、Pandas、Pillow、总结。由于python语言独特的优势，深度学习的开发通常使用python语言，而python的运行往往需要配置环境变量以及对包的管理，为避免这些不必要的冗杂的操作，只需要下载A

本文介绍了在神经网络中使用梯度下降法及其优化算法，以最最通俗易懂的方式来阐述……这一篇就足够（很全很详细）

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如何找到轮廓特征？您将看到一些与轮廓线相关的函数v2.moments() 、cv2.contourArea() 、cv2.arcLength() 、cv2.approxPolyDP()、cv2.convexHull()、cv2.isContourConvex()、cv2.boundingRect()、cv.boxPoints()、cv2.minEnclosingCircle()、cv2.circl