技术人生

ImageNet小数据集，16种蔬菜的图片。有需要的可以参考下。ImageNet小数据集，16种蔬菜的图片。有需要的可以参考下。

飞桨全流程开发工具，集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身，打通深度学习开发全流程，并提供简明易懂的Python API，方便用户根据实际生产需求进行直接调用或二次开发，为开发者提供飞桨全流程开发的最佳实践。

boston_housing module: Boston housing price regression dataset. cifar10 module: CIFAR10 small images classification dataset. cifar100 module: CIFAR100 small images classification dataset. fashion_mnist module: Fashion-MNIST dataset. imdb module: IMDB sentiment classification dataset. mnist module: MNIST handwritten digits dataset. reuters module: Reuters topic classification dataset. import tensorflow as tf from tensorflow import keras fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() mnist = keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() cifar100 = keras.datasets.cifar100 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar100.load_data() cifar10 = keras.datasets.cifar10 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data() imdb = keras.datasets.imdb (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data() # word_index is a dictionary mapping words to an integer index word_index = imdb.get_word_index() # We reverse it, mapping integer indices to words reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()]) # We decode the review; note that our indices were offset by 3 # because 0, 1 and 2 are reserved indices for "padding", "start of sequence", and "unknown". decoded_review = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in x_train[0]]) print(decoded_review) boston_housing = keras.datasets.boston_housing (x_train, y_train), (x_test, y_test) = boston_housing.load_data() reuters= keras.datasets.reuters (x_train, y_train), (x_test, y_test) = reuters.load_data() tf.keras.datasets.reuters.get_word_index( path='reuters_word_index.json' )

Keras用IMDB数据源(imdb.npz + imdb_word_index.json) from tensorflow.keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) # word_index is a dictionary mapping words to an integer index word_index = imdb.get_word_index() # We reverse it, mapping integer indices to words reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()]) # We decode the review; note that our indices were offset by 3 # because 0, 1 and 2 are reserved indices for "padding", "start of sequence", and "unknown". decoded_review = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]])

Tensorflow Keras cifar10 ，cifar100，fashion_mnist 数据文件。存放位置C:\Users\XXXX\.keras\datasets

IMT-2020(5G)推进组于2013年2月由我国工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部联合推动成立，组织架构基于原IMT-Advanced推进组，是聚合移动通信领域产学研用力量、推动第五代移动通信技术研究、开展国际交流与合作的基础工作平台。

广义人工智能指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建；相对狭义的人工智能包括人工智能产业（包含技术、算法、应用等多方面的价值体系）、人工智能技术（包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能）。 本篇报告将从人工智能技术、应用、产业等维度进行探讨，其中，人工智能技术包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能，而产业则指包含技术、算法、应用等多方面的价值体系。

美国国家人工智能研究与发展战略计划 中国信通院（CAICT）编译组整理

2.1. TensorFlow for Machine Intelligence - Sam Abrahams 2016

Visual Studio Code简介 Visual Studio Code（以下简称vscode）是一个轻量且强大的代码编辑器，支持Windows，OS X和Linux。内置JavaScript、TypeScript和Node.js支持，而且拥有丰富的插件生态系统，可通过安装插件来支持C++、C#、Python、PHP等其他语言。 据vscode的作者介绍，这款产品可能是微软第一款支持Linux的产品。 微软对于vscode的定位如下图，位于编辑器与IDE之间，但是更像一个编辑器。有人说是披着编辑器外衣的IDE，我觉得是披着IDE外衣的编辑器。

mnist.npz 数据集 与 Keras测试程序。学习深度学习的经典数据集。

2019张宇高等数学18讲， 机器学习研究中，可以参考其中导数与积分部分。

2019张宇概率论与数理统计9讲 + 2019张宇线性代数9讲。人工智能的数学基础。

第 14 卷 第 6 期 总第 148 期 2018 年 6 月 走向智能化的网络安全研究 何为“智能化”？即通过各种新技术的引入来减少对人工的依赖。网络安全目前已经 成为公众和政府高度关注的重大问题，各种“修修补补”的策略已难以满足未来的安全防 御需求。构建更系统化、智能化的防御体系是今后发展的趋势。本期专题邀请了五位专家 分享他们研究的最新进展和趋势研判，他们在选题和研究方法上的经验可为国内学者开展 网络空间安全的跨界融合研究提供借鉴。

第 14 卷 第 7 期 总第 149 期 2018 年 7 月 图计算的回顾与展望 在社交网络、大数据和人工智能蓬勃兴起的今天，图(graph)成为最常用、最重要的数据结 构。又由于图具有很强的抽象性与灵活性，相比较线性表、层次树等的组织形式，图在结构和 语义方面的表示能力更强。正因为此，本期专题从面向图计算的加速器、大图数据分析系统、 面向图计算的运行时系统、分布式图计算和图计算的应用等多个角度综述介绍了图计算的方方 面面，探讨了基于图数据的应用以及相关的计算问题和发展趋势。

中国人工智能学会 学会通讯 2018年 第1期 到 第6期 ，人工智能专业期刊，值得一读。

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中国人工智能系列白皮书2017 - 机器博弈-智能驾驶-智能交通

TWAIN Samples Use the TWAIN 2 sample data source and application, to test your TWAIN project, or as templates to incorporate TWAIN into your graphic applications or Scanner drivers. The samples are released as open source software and uses a Modified BSD licenses. The project was last built and tested using QT 5.9.9, and setting QTDIR to C:\Qt\Qt5.9.9\5.9.9\msvc2017_64 on a Windows 10 system. It has been fixed so a development system is not needed when installing using the .msi files. Feature

The home of the TWAIN Data Source Manager (DSM). The DSM manages the interactions between TWAIN applications and TWAIN Data Sources for the acquisition of images from scanners and cameras. This DSM is open source software and uses LGPL licenses. Features Cross platform implementation 32bit and 64bit implementation

TWAIN Specification Version 2.5 This document was ratified by the TWAIN Working Group on November 4th, 2021.

用于解决：QtCreator报错：qt.network.ssl: QSslSocket::connectToHostEncrypted: TLS initialization failed https://blog.csdn.net/yyy90/article/details/113762890?spm=1001.2014.3001.5501 官网下载速度太慢了。现在这备份一份。 The Win32/Win64 OpenSSL Installation Project is dedicated to providing a simple installation of OpenSSL for Microsoft Windows.

myBase 是一款用于分类管理自由格式资料的数据库软件，对个人用户在微软视窗( Windows )桌面上 实现文档、知识、笔记、日记、图片和网页的分类管理任务相当有帮助。 与传统意义上的数据库软件不同，myBase 通过内置的 RTF 编辑器接受图文信息的输入，并按树形 列表分类保存，同时接受任意磁盘文件作为树形列表条目的附件。 myBase 提供了更好的方式使知识/信息的捕获、编辑、组织、查看、索引、搜索和分享变得更快捷、更容易。 并且还提供有不少的插件软件和实用工具，便于进一步简化操作/管理所保存的资料。

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稀疏矩阵向量乘法在申威众核架构上的性能优化-2020-6

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LiteIDE 是一款简单，开源，跨平台的 Go IDE。 官网下载太慢，放这供大家参考。

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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow.zip

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欢迎阅读《笨办法学 Python》第三版。本书中译本发布于 https://learn-python-the-hard-way-zh_cntranslation.readthedocs.org 英文原版地址为 http://learnpythonthehardway.org/book/

从2011年4月写下第一篇至今，编程艺术系列已经写了37章，也就是说详细阐述了37个编程问题，在创作的过程当中，得到了很多朋友的支持，特别是博客上随时都会有朋友不断留言，或提出改进建议，或show出自己的思路、代码，或指正bug，非常感激。 　　 　　本系列越写到最后，越会发觉无论是面试，还是编程当中遇到的绝大部分问题，都是有规律可循的，而且可以不断优化，这也是自己愿一直写下去的原因。再者，能给每一年找工作的毕业生带去或多或少的参考，给早已参加工作的人提供思维锻炼的机会，何尝不是一种思考与编程的双重乐趣！ 　　 　　编程艺术的继续创作仍需要得到广大读者的更多支持，最近，正在review和优化编程艺术系列，即在徐徐创作新的章节的同时，不断回顾已写的37章，希望能找出所有显而易见的bug，包括优化相关代码，希望有更多的朋友可以随我一起加入review当中。 　　 　　如你发现任何bug、问题，或有任何建议，欢迎随时在博客上留言反馈，或联系我，我的微博：http://weibo.com/julyweibo，异常感谢。 　　 　　愿你享受旅途，不断思考，不断收获，have fun！ 　　博客上http://blog.csdn.net/v_july_v 第3 8章再见。 　　July、二零一三年十二月十日晚于北京天通苑。

数据结构与算法分析C++语言描述 中文第四版 高清含书签 2016 本版特色如下： *书中的阐述和算法均用C++新标准C++11的代码实现。 *unordered_map两个类模板的简要讨论。 *增加了基数排序和与选择相关问题下界的证明。增加了对AVL树删除算法的实现。使用新的union/find分析同时改进此前各版的较弱的O(Mlog*N)界。

《算法导论 第三版 》中文版 高清完整PDF版 带完整书签目录 这本书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。书中专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。此书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和思考题以及叙述较为详细的实例研究。

2017年IMT-2020(5G)峰会工作-主题演讲,所有的主题演讲一网打尽，有参考价值。

IMT-2020(5G)推进组于2013年2月由我国工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部联合推动成立，组织架构基于原IMT-Advanced推进组，是聚合移动通信领域产学研用力量、推动第五代移动通信技术研究、开展国际交流与合作的基础工作平台。