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SSD，全称 Single Shot MultiBox Detector，是 Wei Liu 在 ECCV 2016 上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比 Faster RCNN 有明显的速度优势，相比 YOLO V1 又有明显的 mAP 优势。本开源是基于 PaddlePaddle 实现的 SSD，包括 MobileNetSSD，MobileNetV2SSD，VGGSSD，ResNetSSD。使用的是 VOC 格式数据集，同时提供了预训练模型和 VOC 数据的预测模型。

本章介绍使用 Python 实现场景的几种排序算法。分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。

在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》，在这个基础上，我们来了解如何在 Android 上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在 Android 中使用 SBM 等双目测距算法，顺便也了解到如何在 Android Studio 配置 OpenCV，通过使用 OpenCV 可以在 Android 中实现很多图像处理的功能。

在计算机视觉中，可以通过双目摄像头实现，常用的有 BM 算法和 SGBM 算法等，双目测距跟激光不同，双目测距不需要激光光源，是人眼安全的，只需要摄像头，成本非常底，也用于应用到大多数的项目中。本章我们就来介绍如何使用双目摄像头和 SGBM 算法实现距离测量。

本章介绍如何使用 PaddlePaddle 实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于 PaddlePaddle 实现声音分类》
。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。

本章介绍如何使用 Tensorflow 实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于 Tensorflow 实现声音分类》。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。

本章我们来介绍如何使用 PaddelPaddle 训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。

本章我们来介绍如何使用 Tensorflow 训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说，来干。

目前大部分的手机都有语音助手，例如小米手机的小爱同学，VIVO 的小 V 等等，通过智能助手我们可以快速询一些资讯或者操作手机，例如询问天气，发送微信给你的好友等等。这篇文章就来介绍如何使用 AIUI 快速搭建类似这样的智能助手。

我们在 Android 应用做语音识别的时候，一般是用户唤醒之后开始说话。当用户超过一定的时候没有说话，就停止录音，并把录音发送到语音识别服务器，获取语音识别结果。本教程就是解决如何检测用户是否停止说话，我们使用的是 WebRTC 架构的源代码中的 vad 代码实现的。

这个专栏是深度学习框架 PaddlePaddle Fluid 版本的教程，开发环境主要是 PaddlePaddle 1.6.0 和 Python 3.5。内容涉及了 PaddlePaddle 的安装，并从简单执行 1+1 运算例子入门 PaddlePaddle，借助各个实例一步步入手 PaddlePaddle，通过本系列教程你可以学到如何使用 PaddlePaddle 搭建卷积神经网络，循环神经网络，并能够训练自定义数据集，最后还可以部署到自己的实际项目中。

这个专栏是深度学习框架 PaddlePaddle V2 版本的教程，开发环境主要是 PaddlePaddle 0.11.0 和 Python 2.7。内容涉及了 PaddlePaddle 的安装，并从手写数据集识别入手，借助实例一步步入手 PaddlePaddle，通过实例掌握 PaddlePaddle 的使用，从零进入人工智能领域。

在深度学习中，我们经常会使用到 sigmoid 函数作为我们的激活函数，特别是在二分类上，sigmoid 函数是比较好的一个选择，以下就是 sigmoid 函数的公式：

现在越来越多的手机要使用到深度学习了，比如一些图像分类，目标检测，风格迁移等等，之前都是把数据提交给服务器完成的。但是提交给服务器有几点不好，首先是速度问题，图片上传到服务器需要时间，客户端接收结果也需要时间，这一来回就占用了一大半的时间，会使得整体的预测

如果读者使用过百度等的一些图像识别的接口，比如百度的细粒度图像识别接口，应该了解这个过程，省略其他的安全方面的考虑。这个接口大体的流程是，我们把图像上传到百度的网站上，然后服务器把这些图像转换成功矢量数据，最后就是拿这些数据传给深度学习的预测接口，比如是

我们在第六章介绍了生成对抗网络，并使用生成对抗网络训练 mnist 数据集，生成手写数字图片。那么本章我们将使用对抗生成网络训练我们自己的图片数据集，并生成图片。在第六章中我们使用的黑白的单通道图片，在这一章中，我们使用的是 3 通道的彩色图。

我们在第五章学习了循环神经网络，在第五章中我们使用循环神经网络实现了一个文本分类的模型，不过使用的数据集是 PaddlePaddle 自带的一个数据集，我们并没有了解到 PaddlePaddle 是如何使用读取文本数据集的，那么本章我们就来学习一下如何使用 PaddlePaddle 训练自己的文本数据集。我

本章将介绍如何使用 PaddlePaddle 训练自己的图片数据集，在之前的图像数据集中，我们都是使用 PaddlePaddle 自带的数据集，本章我们就来学习如何让 PaddlePaddle 训练我们自己的图片数据集。

VisualDL 是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，包含了 scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能。可以这样说：“所见即所得”。我们可以借助 VisualDL 来观察我们训练的情况，方便我们对训练的模型进行分析，改善模型的收敛情况。

在深度学习训练中，例如图像识别训练，每次从零开始训练都要消耗大量的时间和资源。而且当数据集比较少时，模型也难以拟合的情况。基于这种情况下，就出现了迁移学习，通过使用已经训练好的模型来初始化即将训练的网络，可以加快模型的收敛速度，而且还能提高模型的准确率。这