该代码是使用TensorFlow库搭建AlexNet框架来实现mnist数据集，注释很清楚，有问题请联系

本人整理的计算机视觉详细技术体系描述，仅供交流学习使用，禁止用于商业目的。

通过理解智能,学习如何学习。机器学习 深度学习的入门资料。

Beijing PM2.5 Data Set（UCI Machine Learning Repository数据集）常用于时序预测问题。

I.H.Written, E.Frank, M.Hall, C.J.Pal Highlights Explains how machine learning algorithms for data mining work. Helps you compare and evaluate the results of different techniques. Covers performance improvement techniques, including input preprocessing and combining output from different methods. Features in-depth information on probabilistic models and deep learning. Provides an introduction to the Weka machine learning workbench and links to algorithm implementations in the software.

本文主要研究基于机器视觉和深度学习的目标识别与定位，为传统工业机器人加 入视觉系统，实时监测加工对象的信息，应用机器视觉和深度学习的理论与方法对这 些信息进行处理，提高机器人的智能化水平。实验平台为本实验组搭建的基于机器视 觉的六自由度机械臂控制系统，如图 1.1 所示。系统主要包括双目摄像机、六自由度 机械臂、摄像机标定及测量子系统、机械臂控制子系统以及目标识别与定位子系统。 双目摄像机由两个相同配置的 CCD 相机组成，充当机器人的眼睛；六自由度机械臂 充当机器人的手臂，移动抓取物体；目标识别与定位系统安装在一台带有 GPU 的服 务器上，提供图像目标检测的接口服务；摄像机标定及测量系统采集视场图像，将图 像提交到目标识别与定位系统，根据其返回的物体分类信息及定位信息，计算物体三 维坐标，控制机械臂移动并抓取目标。

机器学习正样本3391个 都是各种型号各种角度的车辆图片，都是黑白图，直接可用。 可用于opencv或emgucv进行训练和识别。

本书为经典的Python语言的入门教程，条例清晰，简单易懂

反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层

机器学习三大经典之一，The Elements of Statistical Learning(2nd)，最新版，我添加了带详细目录。