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人工智能下载列表 第277页

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[深度学习] BP神经网络源码(python实现)

说明:python代码实现,可以调整网络结构,适用分类与回归问题,包含随机梯度下降、动量梯度下降,RMSProp、Adam优化算法。
<qq_38048756> 在 上传 | 大小:21504

[深度学习] onnxruntime-1.5.2.jar

说明:onnx的java包,pom引入后可以试验java调用onnx文件进行cpu模型推理。 具体见https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/java/src/test/java/sample/ScoreMNIST.java 和 https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/docs/Java_API.md#getting-started
<guotong1988> 在 上传 | 大小:91226112

[机器学习] 极限反转即均线回调-EA

说明:分享一款我自己实盘在用的一款【均线回调-EA】 加载周期:5分钟 加载说明:默认参数0.01跑, 加载货币对:开单条件严格,建议加载28个货币对
<panpan8956> 在 上传 | 大小:483328

[深度学习] BelgiumTS.rar

说明:交通标志的数据集下载( BelgiumTS Dataset )。数据已经处理好,是标准的JPG格式,直接可以使用。
<qq_37251239> 在 上传 | 大小:24117248

[深度学习] CASIA-SURF活体检测数据集(带密码)及论文

说明:2019人脸防伪检测挑战赛数据集CASIA-SURF数据集(带密码)及论文 最多的数据模态:RGB,Depth,IR 最多的采集人数:1000 最全面的评价指标:ROC,纵坐标 TPR,横坐标 FPR 最多样化的评估协议
<tuntunmmd> 在 上传 | 大小:125

[深度学习] tutorials.zip

说明:出现 :ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.examples.tutorials’ 的错误的时候需要下载 该文件夹并放置到项目根目录下解决
<Delay_coder> 在 上传 | 大小:78848

[计算广告] adClick.csv.zip

说明:广告点击预测数据,已脱敏,包含稀疏特征数据和稠密特征数据,需要做embemding映射,再将处理后的数据合并,通过pca降维后,预测结果准确率挺高,总共1万条数据,够用了。
<liangbaiwan> 在 上传 | 大小:248832

[机器学习] 德国信用卡欺诈数据.zip

说明:信用卡欺诈数据,kaggle网站下载的原始数据,可以放心使用,建议稠密数据直接进行归一化处理,稀疏数据先进性embedding处理,之后再进行合并,整体进行pca降维,最后放入算发中使用,正确率挺高的
<liangbaiwan> 在 上传 | 大小:68157440

[深度学习] opencv_ffmpeg.rar

说明:编译opencv3.4.1时下载失败的opencv_ffmpeg.dll和opencv_ffmpeg_64.dll,下载链接是这个,可使用迅雷下载https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/0a0e88972a7ea97708378d0488a65f83e7cc5e69/ffmpeg/opencv_ffmpeg.dll https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdpar
<qq_42988915> 在 上传 | 大小:12582912

[深度学习] Jetson_Nano开发板扩展板PCBLayout.rar

说明:Jetson_Nano开发板扩展板PCB Layout,包含allegro格式和Altium Designer格式。
<qq_16565715> 在 上传 | 大小:9437184

[深度学习] ModelNet10.rar

说明:普林斯顿大学的数据集,共有十类,全部是刚性的三维室内模型,该数据集的一级目录包括test-10与train-10,二级目录是每类模型中对应一级目录的模型集合。
<weixin_43867650> 在 上传 | 大小:392167424

[深度学习] netron模型可视化工具(4.6.3)

说明:Netron 是神经网络、深度学习与机器学习模型的可视化工具, 支持Caffe, tensorflow, onnx, mxnet。github上下载很慢
<tofro> 在 上传 | 大小:57671680
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