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DL之yolov3：使用yolov3算法时需要对Ubuntu系统进行配置的简介、过程步骤之详细攻略
yolov3算法时需要对Ubuntu系统进行配置的简介打开yolov3的makefile文件就可知道，需要提前加载不少库或环境Ubuntu系统进行配置的过程步骤第一步：安装CUDA先下载再执行，官网下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target...
DL之InceptionV4/ResNet：InceptionV4/Inception-ResNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
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DL之BN-Inception：BN-Inception算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）
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DL之BN-Inception：BN-Inception算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
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DL之DeconvNet：DeconvNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
DeconvNet算法的简介(论文介绍) DeconvNet网络架构，是由Convolution network、Deconvolution network两种架构组成。Convolution network：feature extractor，采用VGG-16提取特征；Deconvolution network：...
DL之R-FCN：R-FCN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
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DL框架之MXNet ：神经网络算法简介之MXNet 常见使用方法总结(神经网络DNN、CNN、RNN算法)之详细攻略(个人使用)
MXNet 常见使用方法1、关于GPU、CPU运算1、目前MxNet支持相同平台下的变量运算，如果一个变量在GPU一个变量在CPU，则需要通过copyto之类的方式来统一。MxNet中，可以通过gpu_device=mx.gpu()来创建GPU的context。下边的方式是切换到GPU上执行运算。gpu_device=mx.gpu() #...
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