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机器视觉+深度学习的研究型项目
Project
-- computer_version # OpenCV的一些应用示例
-- deep_learning # 图像识别与Tensorflow的一些示示例
-- docs # 文档，图例等资源
-- equipment_engineering # 项目工程化的示例及说明
-- gui # 桌面编程的例子，考虑切换为QT
-- tried_unknow # 尝试的代码，没什么意义
-- cv_workshops # OpenCV的基础知识点与笔记
-- tf_aip_workshops # TensorFlow api 学习
博客
机器视觉(Computer Vision)笔记
深度学习笔记
备忘录
- CUDA安装手册
- OpenCV安装手册
- Windows下pip3安装手册
- Python3.6安装手册
- Shadowsockes ssr安装手册
- TensorFlow 安装手册
- TensorFlow API 安装手册
- TensorFlow API 使用手册 - 本地训练模型
python3 开发规范，参考自PEP8标准
opencv4 使用版本为4.1.1，相关开发文档
全十四节笔记
第一节 - OpenCV基础操作
第二节 - 图像处理相关操作
第三节 - 图像卷积相关操作
第四节 - 图像卷积相关操作（进阶）
第五节 - 二值图像分析
第六节 - 二值图像分析（进阶）
第七节 - 图像形态学分析
第八节 - 综合运用与技能回顾
第九节 - 视频综合分析
第十节 - 对象检测与特征提取
第十一节 - KNN的相关技巧
第十二节 - OpenCV模型与对象检测
第十三节 - OpenCV模型组合与TensorFlow
- TensorRT - Download | HomePage | Document | Guide | Code | For Python
- CUPTI - Document
- CUDA - Download
- cuDNN - Download
- Nvidia Driver - Download
- Jetson-inferenc - Code
- Jetson Zoo - Guide
- Nvidia developer - Blog | HomePage
根据 Header的内容及描述，type共分为以下8类：
feat：新功能（feature）
fix：修补bug
docs：文档（documentation）
style： 格式（不影响代码运行的变动）
refactor：重构（即不是新增功能，也不是修改bug的代码变动）
test：增加测试
chore：构建过程或辅助工具的变动
resources: 资源修改