随着深度学习的飞速发展，已经创建了完整的神经网络体系结构主机，以解决各种各样的任务和问题。 尽管有无数的神经网络架构，但对于任何深度学习工程师来说，这里有11种必不可少的知识，它们分为四大类：标准网络，递归网络，卷积网络和自动编码器。

文档分散化、知识沉淀不足、检索能力局限？AnythingLLM正是为解决这些痛点而生。

本书通过精心排的实例切入日常工作任务摒弃学术化语言利用高效可复用的Python 代码阐释如何处理统计数据进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法并将其运用于某些策略性任务中如分类、预测及推荐等。

这一篇主要介绍一下最新版的 OpenCV 4.4 在树莓派上的编译，安装与使用。

这篇我们部署一下专门为移动端和嵌入式设备而生的 TensorFlow Lite，并跑几个模型，测试一下纯树莓派上的极限帧率。