笔记：基于keras的不同神经网络模型Minst手写体识别
基于keras不同神经网络模型的mnist手写体识别
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow第2版》-学习笔记（5）：支持向量机
第五章 支持向量机· Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition, by Aurélien Géron (O’Reilly). Copyright 2019 Aurélien Géro
Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络
Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，它的核心思想在于实现快速实验，该库提供了很多实用工具，可以简化构建复杂神经网络的过程。在本节中，我们将使用 Keras 库构建神经网络，感受 Keras 快速模型构建的特性。
Keras深度学习实战（1）——神经网络基础与模型训练过程详解
神经网络是一种性能强大的学习算法，其灵感来自大脑的运作方式。类似于神经元在大脑中彼此连接的方式，神经网络获取输入后，通过某些函数在网络中进行传递输入信息，连接在其后的一些神经元会被激活，从而产生输出。本文主要介绍神经网络中重要的基础知识，然后使用 Python 从零开始构建神经网络的训练流程，包括前
OpenCV-Python实战（22）——使用Keras和Flask在Web端部署图像识别应用
在本文中，我们将看到如何使用 Keras 和 Flask 创建深度学习 REST API。更具体地说，我们首先学习如何使用 Keras 中包含的预训练深度学习架构，然后介绍如何使用这些预训练深度学习架构创建深度学习 API，用于高性能图像识别任务。
从零开始，手把手教你使用Keras和TensorFlow构建自己的CNN模型
最近学习CNN，搭建CNN模型时看网上鱼龙混杂的博客走了不少歪路，决定自己来总结一下。环境是Python 3.8.12 ，TensorFlow 2.3.0，Keras 2.4.3
TensorFlow2 入门指南 | 18 keras.callbacks 回调使用方法
全网最简洁高效的TensorFlow2入门指南！
