新しい項目ナイン：白とあなたが秋を募集する話

そして、タイトル、卒業生、深センの座標、月の仕事にだけエントリ起業家のテクノロジー企業で。ない大企業が、本当に好き、何名リンギングメンターチームはありません。だから、私はあなたが喜んでいるかどうか知りませんが、あなたに5セント秋のトリックをお話したいと思います。主なシェアは次の通り：

ゴールデン9月と銀10月、秋のトリックは実際にそれであります
8月は、私が今やっているし、約何を準備しています
インターンシップ、ゲームの経験は、プロジェクト経験書かれた履歴書には注意を払う必要がありますシェーン
私は大きなビジネスを置くつもりですか？起業家中小企業は投票に、投票するか、それをどこに投票しないように
私は私がすることができませんので、10の終わりには、どのように私は、家業を継承したくない、提供していません
ねえ、そのようにそれをすることが、私はよくそれのトリックの後に春に調製しました。

上記、ネット5セントのシェアはそう。あなたが秋に移動する準備ができている場合は、車の中で得ました。行うには非常に多くのより良いものがあることを、自分一年前を振り返る、個人的な経験を保証する、あなたはに歓迎されています。

Gitchat住所：白とあなたが秋を募集する話

NEWプロジェクト・パット：PyTorchはとても簡単になり、深い学習の枠組みで行います

PyTorchは、誘致するため、その柔軟性、シンプルさと使いやすさで、トーチに基づいて構築され、それがフレームワークを学習優先Pythonの深さであり、また、ダイナミックなニューラルネットワークをサポートし、2017年のFacebookによる深い学習多くのオープンソースフレームワークであり、科学的データの専門家や実務深研究の注意。

この記事では、次のような特徴を拡張し、実際のシーン画像分類の周りのプロジェクトで開始します。

PyTorchは何ですか
インストールPyTorch Aancondaのpython3に基づいて、
教師付き学習とニューラルネットワークの最適化
データは、3つの分類のタスクがPyTorchとニューラルネットワークの理解を深め
実際のシーン認識プロジェクト
モニタリングデータ/モデルの可視化--TensorboardX

この記事ではTensorFlowの退屈で悩ん高度なエントリの深さの研究白、のために、私はすぐに学生や実務家のための深い学習の枠組みを把握したいです。この記事の完了時に、我々は容易にはより深く学習することをPyTorchフレームワークのより良い理解を持つことができます。

Gitchatアドレス：深い学習フレームワークは、単純なようPyTorchを使用しますか

プロジェクト：あなたのクイックスタートのQt Creatorを持つプロジェクト

レーダー表示システムを逆転インタフェースシンプルなGUIを書き込むことによって、このチャットプログラムは、QtのCreatorを基本的な入力操作を指示します。前記GUIインタフェースがあって

USBカメラデータ（ここでは画像処理ライブラリOpenCVのと併せて使用）を取得、表示されています。
バッテリー電気自動車充電システムの表示リアルタイムステータス（バッテリー充電静的および動的表示示されています）。
ボタンを使用し、表、ラベルなどのコントロール。

Qtのプログラミングのための根拠はありませんが、我々はジュニアパートナー入門情報として、C ++の基本的な知識を持っています。詳細に説明し、内容を理解しやすく、踏み台を来た外ジュニアパートナーに立っQtの率いる単純なプロジェクトを通じて求めました。（次の図は、参照のための機能のいくつかを示して）

Gitchatアドレス：あなたのクイックスタートのQt Creatorを持つプロジェクト

2つ目の項目：ハンズオン練習YOLOの深残留ニューラルネットワークは変曲点を検出します

述べたように、AIフィールド必見の言及は学習、ニューラルネットワーク、およびさまざまな分野のため、この1の深さは、さまざまなシナリオは、様々な枝を持っています。

変曲点YOLOネットワークの検出および分類の目標位置に基づいて、特に、この分野での画像処理の分野における検出対象タスクをチャット、そしてこの目的のために0-1から（収集するデータへのネットワークトレーニング、及びその後の効果を示すために）コードを共有し、解析の全体のプロセス。

内容：

ディープラーニング入門
導入YOLOの目標検出ニューラルネットワーク
詳細な手順を練習
- これは、画像データ取得、画像処理を含みます
- データ収集とラベル作成
- ニューラルネットワーク構造
TensorFlow役割のコメントコード
スーパーパラメータ（初期パラメータ）の設定、微調整
ニューラルネットワークのトレーニング
結果の比較と解析

ニューラルネットワークプロセスに精通してみよう、とマニュアル読者を最優先、マニュアル設計ニューラルネットワークを学習し、自分のTensorFlow深さ???

Gitchat住所：ハンズオン変曲点を検出するための練習YOLOの深残留ニューラルネットワーク

プロジェクト3：凸最適化から、高次元の特徴の深さを理解するために学びます

この理論は、チャットはユーザーフレンドリーな方法で理論的な深さの調査の内部へ角度深さの調査は、一見非常に深いの平野不明瞭前記高次元空間から導入目的としています。あなたは、私たちは別の角度からそれを見つける、また、管理や執行の仕事、またはAIの分野へのステップにしたい、と機械学習文系素人であるか、または\理論を学習深ピアを勉強したいことができます。（そのPPT材料として以前の報告と、より詳細な画像や説明文を求めます）

内容：

凸最適化とは何ですか？
非線形とは何ですか？
高次元空間とは何ですか？
高次元の特徴空間とは何を学ぶの深さは？
コンボリューションは、より多くの層、特徴抽出機能、本当に強いですか？なぜ？

この主な手がかりとしての物品、お金（笑）、始めましょうを理解していない、理解しやすい努力???

Gitchat住所：凸から高次元の特徴の理解の深さの最適化の研究

項目4：自分の目標検出を訓練ステップバイYOLO V3のステップ

ダークネットのYOLOフレームワーク確実に我々は最近出V3の最新バージョンの、非常に精通している必要があり、また、多くのブログが先人に感謝し、彼らはそれから多くの利益をもたらす、「ハンズオン自分のデータを訓練は、」そこにあるインターネットを参照してください。しかし、まだ、私は少しラフを感じる、ピットの多くに会ったとき、それを共有する特別編成独自のデータを訓練、特に我々の新人のように、十分に詳述しません。

フィールドチャット主な内容は次のとおりです。

YOLO V1 - フレームの比較YOLO V3。
YOLO V3ネットワークの詳細;
自身がトレーニングデータセットを作ったことを特徴とします。
公式サイトには、についてのドキュメントを提供します。
独自のトレーニングサンプル構成する文書のための訓練の前に。
トレーニング、テスト、結果分析。
概要。

Gitchat住所：彼らの目標検出を訓練ステップバイYOLO V3のステップ

項目5：必要な機械学習スクリプトツール5件のコメント

述べたように、本解析は非常に一般的で詳細に工具5使用される大型データ/深度学習スクリプトを画像処理の分野で主にチャット。画像取得、異なるフォーマット間の変換処理、画像データを処理エンハンスメント、および画像ファイルの画像データを含みます。

主な内容は次のとおりです。

まず、爬虫類は、スクリプトXpressのダウンロードBaiduの株価目標画像をクロール。

二、単一のフレーム画像の保存ビデオ画像を、取得するためにUSBカメラ。

第三に、画像、一括リネームファイルを前処理単一のイメージファイルを含めて、プロセスの名前を変更する複数の画像フォルダのルールに従ってフォルダの名前を変更します。

第四に、バッチ画像データの強化：

train_setのバッチのネットワーク強調処理の分類。
画像のデータバッチ処理を向上させると同時に検出ネットワークおよび.xmlファイルを生成します。

第五に、画像転送Tfrecord詳細なデータフォーマットコード、及び読み出しTF。

Gitchat住所：5件のコメント必要な機械学習スクリプトツール

ITEM SIX：YOLO V1とV3 YOLO深学習オブジェクト検出補遺アップデート

社会の無人、様々な産業分野の駆動力の下で、特に暑さの中で、目標検出産業用の深い学習アプリケーションの開発、で、私たちは、過去に自分の業界に、このような素晴らしい事を移行しようとしています。リリースチャットのための彼らのトレーニングデータセットの後YOLO v3ではので、我々は、サブスクリプションの記事が次第にも省略、欠陥箇所の数を発見した、上昇していました。

このチャットはあるYOLOのV1とYOLOはv3の 2件の記事が存在する上で適切な変更や追加与え、より少ないため、2つの記事の内容を補足します。含みます：

YOLOは、ネットワークの問題を構築V1。
YOLO V3ハンズ特異的修飾は、第4の部分のvoc_label.pyを変更します。
YOLO v3はCFGフォルダ.cfgファイルの変更のハンズ第四の部分を追加します。
フレーム内のトレーニングと認識データYOLO v3のダークネット可視化。
感情をまとめました。

この無料チャット、購読、ありがとうございました！

Gitchat住所：YOLO YOLO V3 V1と深い学習目標検出補遺アップデート

プロジェクトVII：初めての賃貸ピットガイド用抗層の都市

I最近卒業、湖があり、フロントドアを残して、数百万の高級ホステル深セン南山、から抜け出すためにについて、病院のバックドアがあり、彼は一塩基スクールバスを消灯し、ワカメスープ無料の美しいキャンパスを食べる（誰かが推測している必要がありますどこ、ハハ）、我々は深セン、土地の高コストのような場所に住んでいる場所を再発見までの時間をつかむ必要があります。時間オンとオフ・ラインとフィールドハウス5日以上で、我々は、（梁）のような部屋のセット（華）メートル（華）の多種多様な仲介フォーム（JI）のすべての種類を見ました。私は個人的にのこぎりと、ここで聞いて、次のように、簡単な要約する部屋の経験を見つけるために、実験室や小規模なパートナーを置きます：