此篇讲解如果通过VNC实现win10电脑操控（ubuntu）linux电脑，只需一个键盘一个鼠标就可以操控两个电脑，实现高效率工作。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境（比如 Tensorflow，不幸的是，TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装），但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上，这不是最优的解决方案。
本文作者接触深度学习2个月后，开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接：https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测，专题内容偏向于掌握技能，学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力，学习原理请自行另找文章。
【手把手AI项目】一、安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统（全网最详细）
如果是深度学习的重度用户，首选的操作系统是Linux，虽然操作门槛高一些（如命令行操作），但Linux的开发环境很友好，可以减少很多依赖包不兼容的问题，可以大大提高效率。Linux的发行版很多，比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
这几天，我花了一些时间，装系统，装软件，进行系统设置，搭建了一套令我比较满意的深度学习环境。下面就介绍一下我的深度学习软件配置。
前段时间，微软开源了认知服务的工具箱，直到近期才有时间进行测试。 看了文档，这个CNTK工具包还是非常厉害的，可以支持语音识别，图像分类，机器翻译等多种任务。里面也集成了多种深度学习的模型。such as deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short term memory (LSTM), logistic regression,
人工智能突然火了起来，至今已经有无数的智能化产品别大家认识及使用。比如：之前的李世石与AlphaGo大战、无人驾驶、无人超市，以及现在的无人酒店（阿里）、智慧小区，乃至于现在的仿人机器人等产品，都在不断实现科幻片中我们觉得不可能的技术，现在都在一一实现。
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流，我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习，似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中，很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架，开发深度学习模型呢？ 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows，这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡，但也可以以较低的代价来了解在
目前主流深度学习框架有Tensorflow和pytorch，由于一些原因我只在windows10下安装了以上两个深度学习框架。Tensorflow在16年底就出了在windows下可安装的版本，而pytorch在2018年4月25号也出了可在windows下安装的版本。接下来我将给出最简单的方法来安装深度学习框架。
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流，我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习，似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中，很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架，开发深度学习模型呢？ 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows，这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡，但也可以以较低的代价来了解在G
如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架，这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架： TensorFlow 与 PyTorch。
听说，AI研究生毕业前就被企业50万年薪挖走了？三五年后，还很有可能涨至百八十万？？EXO me？？？看来，是贫穷限制了我的想象力。 于是，作为没基础、没经验、没背景、也没颜值的一只AI小白，我也定下了一个小目标，那就是玩转AI大法，坐拥百万年薪，走上人生巅峰。嗯，毕竟梦想还是要有的，万一就和马云爸爸一样犯下大错了呢？/严肃脸 当然，面对满屏的人工智能、机器学习，来自各个专业的人员无不蠢蠢欲动。那如何才能在这场AI盛会里分得一杯羹呢？难道要从高等数学、线性代数、Linux系统、C++、JAVA一步步学过来？
前言 近期由个人工作的需要，着手开始研究深度学习相关的内容。也是小白一枚，希望通过文字来记录自己学习过程中踩的坑，给看到的人一点帮助。 📷 目前深度学习框架中，最火热也是相关社区支持比较好的就是Google发布的Tensorflow。所以我开始了对Tensorflow的学习。最早Tensorflow不支持windows，于是我使用的是Ubuntu 16.04进行安装，不过当前版本已经支持的windows系统，所以记录一下我安装过程中的步骤和踩过的坑。 系统：Win7 旗舰版64位（windows10版本亲测
平台： win10（版本1709） CPU：i5-7400 显卡：1060 6G 内容：8G
来自于我之前的博客：https://blog.csdn.net/iamoldpan/article/details/78562500
作为一款先进的机器视觉软件，Halcon在工业视觉领域广受欢迎。作为一名使用者，我也有一些心得体会，今天我想分享给大家。
曾作为忠实的果粉，对于macOS的喜爱是无可替代的，并不是秀优越，毕竟ThinkPad X1等诸多电脑价格并不比MacBook Pro便宜，抛开硬件层面，苹果生态系统的用户体验确实是行业标杆，给人一种贵的有理由的印象，咬咬牙还是可以搞一台的（疫情原因消费降级也能理解）。但是，近两年“巨硬”Microsoft发力了，将用户体验终于摆放到了合适的位置，把软件和硬件的结合做了大量的优化，再回到Windows上作为日常使用的主力机器，突然发现MacBook Pro她不香了。本文简单地分享一下配置使用的经验，经供参考，愿为各位科研生活提供便利。
该配置版本最后更新的日期是今年七月，该更新版本允许本地使用 3 个不同的 GPU 加速后端，并添加对 MKL BLAS 库的支持。
TorchFusion 基于 PyTorch 并且完全兼容纯 PyTorch 和其他 PyTorch 软件包，它供了一个全面的可扩展训练框架，可以轻松用开发者的 PyTorch 模型进行训练，评估和运行推理。
hello，大家好久不见，中期终于顺利结束了。最近又给自己来挖坑了，这次给大家带来的就是深度学习的笔记，这里没有复杂的算法推导，而是以代码为主，让大家也能通过深度学习完成一些有趣的项目。
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 本文从最基本的依赖项开始，依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN v5.1 等基本环境，然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端。在完成配置深度学习框架后，本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络，完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置。 从零开始：深度学习软件环境安
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程，其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是，即便只是配置深度学习环境，任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了，但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型，首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践，给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
大家好，过去的十多年时间，本人一直从事图像处理跟视觉相关的开发与技术培训工作。在此过程中深深感受到OpenCV教学领域缺乏一款好的教学工具软件，它可以帮助高职院校老师减轻备课压力、提高工作效率、提升教学效果，特别是对各种图像处理、分析、测量等机器视觉常见算子熟练掌握与使用，更加高效有针对性的培养机器视觉人才。因此本人从2021年底开始策划启动，前后花了一年多的时间开发完成了一款机器视觉教学平台软件，借助它，高职院校再也不用担心开设OpenCV视觉课程没有硬件、没有软件、没有案例、无法检查学生掌握程度等现实问题。
入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。
Dlib是一个现代化的C ++工具箱，其中包含用于在C ++中创建复杂软件以解决实际问题的机器学习算法和工具。它广泛应用于工业界和学术界，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可证 允许您在任何应用程序中免费使用它。Dlib有很长的时间，包含很多模块，近几年作者主要关注在机器学习、深度学习、图像处理等模块的开发。
当前只装了ubuntu16.04单系统，亲测可用，之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的，只是需要切换视频线的接口，可参考这篇
webshell是一种可以在web服务器上执行后台脚本或者命令的后门，黑客通过入侵网站上传webshell后获得服务器的执行操作权限，比如执行系统命令、窃取用户数据、删除web页面、修改主页等，其危害不言而喻。而WebShell扫描检测工具可辅助查出该后门。
随着层数变多，错误率降低，随之运算量增大，通常都是超过亿万级的计算。对于这样复杂的结构，我们一定不会一个一个的计算，对于亿万级的计算，使用loop循环效率很低。因此，利用矩阵计算（Matrix Operation）提高运算的速度以及效率。
近几年来，机器学习以及深度学习的研究异常火热，机器学习和深度学习也逐渐渗透到各个领域，当然，脑科学领域也不例外。利用机器学习和深度学习技术解决脑科学领域中的问题，成为目前最为火热的研究方向之一。而神经科学+机器学习/深度学习方面的研究论文近几年来呈现指数增长的趋势。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 近几年来，机器学习以及深度学习的研究异常火热，机器学习和深度学习也逐渐渗透到各个领域，当然，脑科学领域也不例外。利用机器学习和深度学习技术解决脑科学领域中的问题，成为目前最为火热的研究方向之一。而神经科学+机器学习/深度学习方面的研究论文近几年来呈现指数增长的趋势。
伴随着容器化、深度学习等技术的生产应用，越来越多的场景面临“远程”开发的问题，例如：
人生的得与失，成与败，繁华与落寞不过是过眼烟云。而永远陪伴我们一生，如影随形、不离不弃就是心情；如同呼吸，伴你一生的心情是你唯一不能被剥夺的财富
一般连接服务器需要服务器的ip地址，IP地址分为内外IP和外网IP，一般高校实验室的服务器使用内网IP，例如192.168.1.X等。但是做深度学习的小伙伴都知道，我们可能会租用网络服务器或者将学校的服务器IP地址映射成外网，以便在任何其他地方进行访问。接下来，将带领大家一步步实现连接服务器并将代码托管到服务器上进行跑代码。
今天开始，Lady向各位介绍一个朋友阿星（Ashing）以及他的机器学习读书笔记！ 阿星也是我们手撕深度学习算法微信群的热心群友！接下来，Lady我也会陆续分享这个微信群里大家讨论的话题。 本篇文
AiTechYun 编辑：nanan Linux基金会启动了LF深度学习基金会，这是一个专注于AI、机器学习和深度学习提供开源创新的综合性组织。LF深度学习基金会的目标是让这些新技术可供开发人员和数据
Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch。但是由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。
语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务，直白点，就是对每个像素点进行分类。
随着深度学习概念火起来，TensorFlow也跟着成为业界流行的深度学习框架。它采用CPU+GPU的并行计算模式，使得神经网络可以有效的并行计算，从以前的三层网络到现在的深层网络，深度学习+tensorflow已经开始深入人心。 笔者也本着投石问路的心态，尝试玩一玩这个高大上的东西。那么先从安装开始吧~ 如果有FQ工具的话，安装是很简单的。 安装Python3.5+ （注意tensorflow只支持3.5以上的版本，2.7是安装不了的） 我这里下载的是3.5.2，注意要找到对应版本的python才可
自2012年CNN的imagenet 上的突破，以神经网络网络为基础的深度学习开始风靡学界和工业界。我们来看一张图片，关于google 内部深度学习项目的数量。而且应用领域极广，从Android 到 药品发现，到youtube。
最近在用DeepLearning4J(DL4J)尝试语音识别的深度学习,git DL4J的代码,用IntelliJ IDEA打开,配置好相关依赖后,运行包org.deeplearning4j.examples.test.Test的main,可以正常运行,但是有警告提示如下:
可能受到新冠病毒的影响，台大也开始了网课教学。李宏毅上传了2020版本的机器学习视频，可以说是非常好的学习资料（尽管其中多数都是2017、2019的视频，但有部分更新）。
股票价格数据是一个时间序列形态的数据，诚然，股市的涨落和各种利好利空消息更相关，更多体现的是人们的信心状况，但是它的形态下，时序前后是有一定的相关性的，我们可以使用一种特殊类型的神经网络『循环神经网络(RNN)』来对这种时序相关的数据进行建模和学习。
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目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在识别图像中的特定物体并确定其位置。目标检测在许多应用领域中都有广泛的应用，如智能交通、安全监控、医学影像分析等。
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