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易康深度学习教程（ECognition）- CNN版本。

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简介：
该易康eCognition深度学习教程提供了一系列实用资源，其中包含了可直接执行的规则集，该规则集涵盖了样本制作、模型训练、模型应用以及精度评估等关键环节。此外，教程还提供了丰富的实验数据和一份详细的PDF英文教程。请注意，使用此教程所需的易康软件版本必须为9.3及以上版本。对于没有正版软件的用户，可以通过官方网站免费申请试用版，尽管试用版结果无法导出，但它能够以一种高效便捷的方式帮助您快速构建深度学习的样本数据集。

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  • 易康ECognition深度学习教程_CNNS.zip
    优质
    本资料包包含易康(ECognition)软件深度学习模块教程，重点讲解如何使用卷积神经网络(CNNs)技术进行图像分类与目标检测，适合遥感和地理信息系统(GIS)领域用户。 易康eCognition深度学习教程包含可运行的规则集（样本制作、模型训练、模型应用和精度评价）、实验数据以及PDF英文教程。软件版本需在9.3以上，无正版软件者可在官网免费申请试用版，虽然试用版结果不可导出，但可以方便快捷地创建深度学习所需的样本集。
     
  • ECognition 8.7安装包（易康）
    优质
    ECognition 8.7是一款由Trimble公司开发的专业图像分析和理解软件。本安装包提供给用户最新版本的功能，以支持遥感、GIS及更多领域的高级图像处理任务。 易康安装包是一款专为用户设计的软件安装工具，能够帮助用户快速、便捷地完成软件的安装过程。它具有简洁直观的操作界面以及强大的兼容性，支持多种操作系统，并且提供详细的操作指南以确保用户可以顺利进行安装和配置。 此外，该安装包还包含了必要的更新文件与补丁程序，以便于保持应用程序的新鲜度及稳定性；同时具备自动检测功能，在发现系统中缺少某些重要组件时会提示并帮助下载相应的内容。通过使用易康安装包，能够大大节省用户的时间，并提升工作效率和体验感。 需要注意的是，在实际应用过程中请确保从官方渠道获取最新版本的软件以获得最佳支持和服务保障。
     
  • eCognition Developer 9.01软件（易康）
    优质
    eCognition Developer 9.01是一款由Trimble公司开发的专业遥感图像对象基础解译软件，名为“易康”，广泛应用于自然资源管理、城市规划等多个领域。 德国易康软件采用面向对象的方法对遥感影像进行分割处理。
     
  • 深度学习PPT教程
    优质
    本教程以PPT形式全面讲解深度学习基础概念、网络架构及应用实践，适合初学者快速入门并掌握核心技术。 这个PPT是朱兴权教授讲义的一部分，内容幽默风趣且不失学术严谨性。很高兴有机会听他的课，受益良多，希望每位同学也能从中获得很大的收获！
     
  • Pytorch深度学习教程
    优质
    《PyTorch深度学习教程》是一本全面介绍使用PyTorch框架进行深度学习实践的手册，适合初学者和进阶用户参考。 深度学习是人工智能领域的一项关键技术，它利用神经网络模型对复杂数据进行建模，并广泛应用于图像识别、自然语言处理及推荐系统等多个方面。PyTorch是由Facebook开发的一个强大的开源框架，因其易用性、灵活性以及高效的动态计算图特性而受到众多开发者青睐。本教程旨在帮助读者掌握深度学习的基础知识与实践技能，重点围绕使用PyTorch进行相关操作。 1. **基本概念**： - **张量（Tensor）**：在PyTorch中，多维数组被称为张量，可以理解为numpy的高级版本，并且支持GPU加速计算。 - **自动求导机制(Autograd)**：此功能简化了构建和训练神经网络的过程，能够自动完成反向传播所需的梯度计算。 - **Module**：`nn.Module`是用于创建神经网络层和模型的基础类，在PyTorch中你可以通过继承该类来定义自己的网络结构。 - **Optimizer**：为了更新参数，PyTorch提供了多种优化器选项，如SGD、Adam等。 2. **环境搭建**： - 安装PyTorch：根据你的Python版本及硬件配置（CPU或GPU），选择合适的安装方式。通常使用pip或conda进行安装。 - 集成开发工具：为了方便交互式学习，可以将Jupyter Notebook与Visual Studio Code等集成到PyTorch中。 3. **基础操作**： - 数据预处理：利用Pandas和NumPy加载并准备数据，并将其转换为适合于PyTorch使用的张量格式。 - 构建张量：创建、操作及索引张量，包括加减乘除、转置以及切片等常用操作。 - 神经网络层：熟悉常见的神经网络层次结构，如线性层（Linear）、卷积层（Conv2d）和池化层（MaxPool2d）。 4. **构建神经网络**： - 定义模型：通过创建自定义的`nn.Module`子类并实现前向传播方法来定义自己的模型。 - 训练流程：理解损失函数、反向传播以及优化器的应用，以完成训练循环的设定。 - 模型保存与加载：利用PyTorch提供的工具进行权重文件的存储和恢复。 5. **深度学习实战**： - 图像分类：使用经典架构如LeNet、AlexNet或VGG等模型，在MNIST或CIFAR-10数据集上执行图像识别任务。 - 自然语言处理：借助PyTorch中的`torchtext`库进行文本预处理，构建LSTM或Transformer模型以实现情感分析及机器翻译等功能。 - 强化学习：利用Q-learning和Deep Q-Network (DQN)等算法解决Atari游戏或其他环境下的强化学习问题。 6. **进阶话题**： - 数据并行（Data Parallelism）：采用`torch.nn.DataParallel`来实现多GPU训练。 - 轻量化模型：了解MobileNet、ShuffleNet等轻量级网络结构，并在PyTorch中进行相应实现。 - 动态计算图与静态计算图对比分析：探讨PyTorch的动态特性相对于TensorFlow的静态特性的优劣之处。 通过本教程，读者不仅能掌握深度学习的基本原理，还能熟练使用PyTorch框架构建和优化复杂的神经网络模型。理论结合实践是提升技能的有效途径，在此基础上进行实际项目开发将使你的技术更加扎实。
     
  • 简明易懂的深度学习入门教程
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    本教程旨在为初学者提供简洁清晰的深度学习入门指导，涵盖基础知识与实践技巧，帮助读者快速掌握核心概念。 以三好学生多维度评价为案例的第10章讨论了如何使用训练好的模型进行预测；第11章介绍了利用高级工具简化建模和训练过程的方法；第12章则讲解了在其他编程语言中调用TensorFlow模型的技术细节。此外，还有专门针对图像识别任务的章节（即第13章），它涵盖了卷积神经网络的应用。对于序列数据处理感兴趣的读者可以在第14章找到关于循环神经网络初步知识的内容。而对优化训练过程有兴趣的学习者可以参考第15章中有关选择和配置不同优化器的信息。 本系列文档从人工智能的简史开始（即第一章），并逐步深入，包括开发环境准备、TensorFlow基础介绍以及简化神经网络模型的方法等主题（第二至第四章）。除此之外还详细探讨了如何利用神经网络解决非线性问题，并介绍了文件中加载训练数据的技术细节。最后以下一步学习方向指南结束整个系列文档的学习路径。
     
  • 深度学习PPT（简易版）.zip
    优质
    本资料为《深度学习PPT（简易版）》，以简洁明了的方式介绍了深度学习的基础概念、网络结构及应用案例，适合初学者快速入门。 深度学习的PPT包括六章以及教学大纲。
     
  • 深度学习教程书籍
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    本书籍为初学者提供了一条深入浅出地理解深度学习概念与实践的道路，涵盖神经网络、卷积网络及循环网络等核心主题。适合对人工智能感兴趣的读者阅读和使用。 这是一本2017年出版的深度学习的经典教材，适合大多数人使用，书中包含了算法的理论以及应用。