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人工智能下载列表 第599页

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[深度学习] cuda-cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.zip

说明:适用于CUDA9.0的cuDNNv7.3.1。cuda-cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.zip
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[深度学习] cuda_9.0.176.1_linux.run-cuda_9.0.176.4_linux.run.zip

说明:CUDA9.0 Ubuntu 16.04 x86_64 除了cuda_9.0.176_384.81_linux.run外的四个补丁包,包括Patch 1 (Released Jan 25, 2018),Patch 2 (Released Mar 5, 2018), Patch 3 (Released Jun 7, 2018), Patch 4 (Released Aug 6, 2018)。
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[机器学习] face_landmark_model.dat.zip

说明:face_landmark_model.dat,opencv编译所需要的文件,适用于linux与Mac系统的编译,windows编译暂时没有测试过,可能不适用。
<lkmmmqfn2222> 上传 | 大小:60mb

[深度学习] 从0到1搭建一款人工智能OCR应用.pdf

说明:从0到1搭建一款人工智能OCR应用.pdf
<shizy08> 上传 | 大小:1mb

[深度学习] emnist-csv.rar

说明:Emnist数据集(Mnist数据集的扩展形式,包括A-Z大小写字母,0-9阿拉伯数字),csv格式,可以直接用pandas读取,训练集和测试集都有,标签自带,py程序里有数据及解释,解压并修改文件路径就可以用。
<Dangerous_Zombie> 上传 | 大小:35mb

[深度学习] zidongxuanshi.zip

说明:自动写诗是自然语言处理的一个入门实验,这个实验通过各种诗歌的数据集,对其中的数据进行预处理后采用各种网络模型进行学习和训练最终得到一个良好的loss和acuary之后,把模型保存下来,并输入一句话运行输出完整的诗句,最终输出的诗句效果和使用的模型、数据集以及训练次数都有关系
<ZhangLH66> 上传 | 大小:24mb

[深度学习] 自动写诗ppt汇报.pptx

说明:自动写诗是自然语言处理的一个入门实验,这个实验通过各种诗歌的数据集,对其中的数据进行预处理后采用各种网络模型进行学习和训练最终得到一个良好的loss和acuary之后,把模型保存下来,并输入一句话运行输出完整的诗句,最终输出的诗句效果和使用的模型、数据集以及训练次数都有关系。注明:这是ppt
<ZhangLH66> 上传 | 大小:2mb

[机器学习] 麻雀算法用于极值寻优.py

说明:麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法,在2020年提出,主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发
<qq_41043389> 上传 | 大小:5kb

[深度学习] en_zh_sm.7z

说明:小型英汉翻译数据集,大约42万条句对,每条数据用‘\t’分割句子,末尾'\n'。数据采集自百度翻译,若侵权,请及时告知。
<hoho1151191150> 上传 | 大小:17mb

[机器学习] 手写数字识别 VS+opencv.rar

说明:开发环境:win7 x64+vs2017+OpenCV4.3 使用图片:黑底白字 使用方案: SVM识别手写数字 已生成exe文件可直接使用
<qq_41284718> 上传 | 大小:108mb

[深度学习] cpu_darknet_env.sh

说明:在cpu上运行darknet的环境配置脚本文件,适用操作系统为ubuntu系列,只需一条命令运行shell脚本,脚本会自动帮我们下载darknet、opencv等,并进行编译和检测,最后输出检测图片。脚本运行中会自动打开Makefile文件,手动修改OPENCV=1,OPENMP=1,保存并关闭文档即可 博客介绍见https://blog.csdn.net/lishan132/article/details/106801863
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[深度学习] gpu_darknet_env.sh

说明:在gpu上运行darknet的环境配置脚本文件,适用操作系统为ubuntu系列。 脚本运行前请确认显卡驱动已安装,同时cudnn文件已下载并放在主目录下。 只需一条命令运行shell脚本,脚本会自动帮我们安装darknet、opencv、cuda、cudnn等环境,并自动进行编译和检测,最后输出检测图片。脚本运行中会自动打开Makefile文件,手动修改GPU=1,CUDNN=1,OPENCV=1,OPENMP=1,保存并关闭文档即可 详细博客介绍见https://blog.csdn.net/l
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