keren
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最新评论
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qq_24800465：
请问这里的库从哪下载啊
ffmpeg所有的编码器（encoders） -
neusoft_jerry：
貌似这里没用到StreamingAMFChannel哦，只是用 ...
Flex BlazeDS 推送技术 -
anyone：
感谢你的博文，看了受益匪浅
记住这个IntelliJ IDEA的编译设置 -
keren：
现在还有什么应用需要用flex来开发的？
flex tree的展开，关闭，添加、删除子节点 -
neusoft_jerry：
简洁明快，好贴好贴！楼主V5!
flex tree的展开，关闭，添加、删除子节点
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内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB的深度学习工具箱，在果树病虫害识别任务中从数据准备、模型设计、训练优化到最后的模型评估与应用全流程的具体实施步骤和技术要点。涵盖了MATLAB深度学习工具箱的基本概念及其提供的多种功能组件，如卷积神经网络(CNN)的应用实例。此外，文中还具体讲述了数据集的收集与预处理方法、不同类型的深度学习模型搭建、训练过程中的超参数设定及其优化手段，并提供了病虫害识别的实际案例。最后展望了深度学习技术在未来农业领域的潜在影响力和发展前景。 适合人群：对深度学习及农业应用感兴趣的科研人员、高校师生和相关从业者。 使用场景及目标：①希望掌握MATLAB环境下构建深度学习模型的方法和技术细节；②从事果树病虫害管理研究或实践，寻找高效的自动化解决方案。 阅读建议：在阅读本文之前，建议读者熟悉基本的MATLAB编程环境及初步了解机器学习的相关概念。针对文中涉及的理论和技术难点，可以通过官方文档或其他教程进行补充学习。同时，建议动手实践每一个关键点的内容，在实践中加深理解和掌握技能。
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