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人工智能下载列表 第1035页

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[深度学习] cifar-10-binary.tar.gz.zip

说明:CIFAR-10二进制版本(适用于C程序),官网下载的数据集,CIFAR-10数据集由10个类别的60000个32x32彩色图像组成,每个类别有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。。
<jerryls2009> 上传 | 大小:162mb

[深度学习] cifar-100-binary.tar.gz.zip

说明:该数据集就像CIFAR-10,除了它有100个类,每个包含600个图像。每类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个课程分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签(它所属的类)和一个“粗”标签(它所属的超类)。
<jerryls2009> 上传 | 大小:160mb

[机器学习] 自动光学检查 对象分割和检测.zip

说明:可用于图像中对象的分割,包括连通组件和查找轮廓 可用于图像中对象的分割,包括连通组件和查找轮廓 可用于图像中对象的分割,包括连通组件和查找轮廓 可用于图像中对象的分割,包括连通组件和查找轮廓 可用于图像中对象的分割,包括连通组件和查找轮廓 可用于图像中对象的分割,包括连通组件和查找轮廓
<weixin_42877426> 上传 | 大小:173kb

[深度学习] 口罩 检测 识别 深度学习 数据集

说明:口罩 检测 识别 深度学习 数据集 口罩 检测 识别 深度学习 数据集 口罩 检测 识别 深度学习 数据集 口罩 检测 识别 深度学习 数据集 口罩 检测 识别 深度学习 数据集 口罩 检测 识别 深度学习 数据集
<qq_41125761> 上传 | 大小:32mb

[深度学习] 【No561】深度学习PyTorch极简入门PDF教程.rar

说明:深度学习PyTorch教程,是比较好学的教程。 深度学习PyTorch教程,是比较好学的教程。 深度学习PyTorch教程,是比较好学的教程。
<weixin_43165894> 上传 | 大小:13mb

[深度学习] labelImg-master-new.zip

说明:labelImg 源码 带编译脚本 可以编译为各个版本的程序 非常推荐 本人将其修改为直接保存为txt格式 方便移植
<lulu19900627> 上传 | 大小:6mb

[深度学习] mxnet-1.6.0-py2.py3-none-any.whl

说明:CPU版的Mxnet python安装whl文件 CPU版的Mxnet python安装whl文件 CPU版的Mxnet python安装whl文件 CPU版的Mxnet python安装whl文件 CPU版的Mxnet python安装whl文件
<qq_17518433> 上传 | 大小:65mb

[机器学习] Qingxiji1229.project

说明:Codesys源代码参考学习,有想对codesys编程方式或新能源项目做了解的欢迎下载,个人感觉挺好的一个资源;
<lvxing95> 上传 | 大小:2mb

[机器学习] 多层感知机matlab实现.rar

说明:多层感知机matlab代码实现,分类是采用较难分类的半月形两类问题分类,可方便深度学习初学者了解深度学习反馈传播机制。
<sangwuhen> 上传 | 大小:2kb

[机器学习] A_Comprehensive_Guide_to_Machine_Learning.pdf

说明:About CS 189 is the Machine Learning course at UC Berkeley. In this guide we have created a com- prehensive course guide in order to share our knowledge with students and the general public, and hopefully draw the interest of students from other u
<lionli618> 上传 | 大小:19mb

[机器学习] 深度学习用于新冠肺炎CT诊断效果如何?(武大人民医院medRxiv论文).pdf

说明:在2月份真实病例数据上的实验结果揭示,基于深度学习的模型在更短的时间内取得了与专家放射科医师相当的效果。它在提高诊断效率、减轻一线放射科医师的工作压力、加快COVID19患者的诊断、隔离和治疗等方面具有巨大的潜力,有助于控制疫情。
<syp_net> 上传 | 大小:1mb

[机器学习] Capsule Networks(胶囊网络).pdf

说明:胶囊网络提供了一个有效的建模实体间局部到全局关系的方法,并可以学习视角不变表示。通过这种提升的表示学习,胶囊网络可以在多个领域下用更少的参数取得好的性能。
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