混凝土梁实例

卷积神经网络python实现。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络

说明：  特征检测与匹配的目标是识别一个图像中的关键点与另一个图像中的对应 点之间的配对。(The goal of feature detection and matching is to identify the key points in one image and the corresponding points in another image)

说明：  封装KNN算法，了解IRIS数据集 分类鸢尾花数据集(Encapsulation of KNN algorithm to understand IRIS dataset classification iris dataset)

说明：  svm python 实现机械故障检测和诊断(svm python Realize mechanical fault detection and diagnosis)

说明：  python实现人脸识别，通过pca进行降维然后使用SVM算法进行分类(Python realizes face recognition, dimensionality reduction through pca and classification by SVM algorithm)

说明：  人工智能 caffe 用与ssd yolo(Artificial intelligence SSD Yolo)

openlayers必须的openlayer文件(Gis have to get a ol.js)

说明：  在2015—2016年， 数万名新人进入了深度学习领域，其中很多人都选择了 Keras，因为它是最容易上手的框架（现 在仍然是）。看到大量新人以意想不到的强大方式使用Keras，我开始密切关注人工智能的可达 性和大众化。我意识到，这些技术传播得越广，就会变得越有用、越有价值。可达性很快成为 Keras 开发过程中的一个明确目标，在短短几年内，Keras 开发者社区已经在这方面取得了了不 起的成就(Deep learning tutorial and its source code)

说明：  基于SegNet实现了车道线的识别。里面包含已经训练好的模型。(Lane line recognition based on SegNet contains the trained model.)

用字典破解wifi 密码 利用 py_wifi 加上字典跑wifi密码