该文件中代码通过C++和opencv的DNN模块调用darknet训练的yolo检测模型，实现目标检测。

经过近一周的不断尝试，终于编译成功OPENCV4.4 GPU测试YOLO3模型，中间过程遇到很多坑。 附件中已有下载好的.cache文件，亲们可参考《Win10 OpenCv4使用说明.doc》。 附件包括：opencv4.4 dnn cuda + Win10 + vs2017 64位 + YOLO3测试代码 opencv-4.4.0-vc14_vc15.exe + opencv_contrib-4.4.0.zip + sources\.cache + opencv源码编译说明文档 + YOLO测试代码

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吴恩达机器学习dnn_utils_v2工具包，大家共同努力，共同进步

深度学习实践应用，人工智能_深度学习之DNN算法的内容和原理进行介绍

本资源包含OpenCV3.3深度神经网络DNN模块应用全套视频、课程配套PPT的PDF版本和全套配套源码，希望对大家有所帮助! 同时也欢迎大家访问CSDN博客“贾志刚OpenCV3.3深度神经网络DNN模块应用学习笔记”，对本视频教程的全部内容进行了详细整理和实现！！！）

个人从网络收集资料，本资料共分为九个部分介绍深度神经网络

本人精翻的《X-VECTORS ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION》

LSTM-DNN进行库存预测 修正LSTM模型的股价预测 它能做什么？ 它可以给出一只股票收盘价的预测值。 它不能预测离现在太远，而它所能做的就是预测明天的价格。 我们需要做的是提供一只股票过去的数据。 评估 我用MAPE（平均绝对百分比误差）评估模型。 通过该模型训练的某些股票的最佳性能可使MAPE达到2％-3％，这意味着精度（1-MAPE）可以达到97％-98％。 训练自己的数据 U首先从互联网上下载股票的csv数据，然后在代码中修改csv路线（在最后一栏中输入收盘价）。 学习性能良好的CPU模型需要花费数小时。 有用吗？ 尽管预测第二天的收盘价表现良好，但无法预测接下来的2,3,4 ...天的价格。 因此这可能会有所帮助，可能没有帮助。 未来 我将把我的股票价格预测系统放在github上，它具有许多新功能，包括预处理数据，训练模型，预测价格，评估模型以及推荐高收益股票。 同时

找了好久，费尽心血才找到