[深度学习] CRAFT_MODEL.rar

说明：craft pytorch 训练模型，支持官方开源代码
<ForloveZED> 上传 | 大小：149mb

[机器学习] 知识图谱新研究：DrKIT——虚拟知识库上的可微推断，比基于BERT的方法快10倍

说明：对于知识图谱的研究在最近几年呈现逐渐热门的趋势，在今年的ICLR2020上，就涌现出了大量相关研究，其中，来自CMU和Google的研究者提出了一种新的将语料库作为虚拟知识库（Virtual Knowledge Base，KB）来回答复杂多跳问题的方法，其可以遍历文本数据，并遵循语料库中各个实体的关系路径，并基于评分的方法，实现了整个系统端到端的训练。实验结果证明此模型可以快速地实现更好的性能。
<syp_net> 上传 | 大小：769kb

[深度学习] PSPNET_MODEL.rar

说明：PSPNET pytorch 版本训练模型，支持官方pspnet pytorch代码使用
<ForloveZED> 上传 | 大小：821mb

[深度学习] unet_semantic_segmentation.py

说明：基于keras实现的U-Net网络模型实现代码，可以结合博客https://blog.csdn.net/qq_34213260/article/details/106346996
<qq_34213260> 上传 | 大小：3kb

[深度学习] Vgg19百度网盘下载链接.zip

说明：vgg19_weights_th_dim_ordering_th_kernels.h5; vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5; vgg19_weights_th_dim_ordering_th_kernels_notop.h5; vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5; 百_度_网_盘_下_载
<weixin_42104932> 上传 | 大小：259byte

[机器学习] 运用python实现差分进化算法计算函数最大值.py

说明：#运用python实现差分进化算法计算函数最大值 import random import math import numpy as np import random cr = 0.6 Population = np.random.rand(100,2) cycle = 500 hig , low = math.pi , 0 def eval(x): y = 2*math.sin(x[0])+math.cos(x[1]) return y def main(): f
<weixin_48130370> 上传 | 大小：1kb

[机器学习] 擂台主控板2020-03-20.zip

说明：AD非标准武术擂台机器人原理图，应用7.4V转5v,5v转3.3v转压电路，stm32f103rct6芯片，传感器接口，舵机接口一应俱全。
<Yrainylin> 上传 | 大小：46kb

[机器学习] svm516.pptx

说明：帮老师做的课件，主要是基于浙大svm课件整合出来，大概20张左右，供初学者学习，希望对大家能有有一定帮助
<yuxiaomu1124> 上传 | 大小：2mb

[深度学习] fake.mnist.gan.py

说明：基于keras框架实现的GAN网络结构实现0~9的数字图像生成，可以结合博文：https://blog.csdn.net/qq_34213260/article/details/106351394
<qq_34213260> 上传 | 大小：5kb

[机器学习] pyltp-0.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.wh

说明：来源：http://mlln.cn/2018/01/31/pyltp在windows下的编译安装/ 包含：pyltp-0.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
<reuben123> 上传 | 大小：2mb

[深度学习] 人工智能的军事应用 Military Applications of Artificial Intelligence

说明：2020年4月22日，兰德发布了题为《Military Applications of Artificial Intelligence—Ethical Concerns in an Uncertain World》的报告。报告中介绍了美国、俄罗斯、中国人工智能在军事领域应用情况。
<lishange> 上传 | 大小：3mb

[机器学习] Python实现人脸识别（Jupyter文件，含代码素材）

说明：使用face_recognition实现人脸检测、人脸关键点检测、人脸识别。压缩包中包含ipynb文件和图片素材，上传到python.jupyter.vip就能运行，也可以在自己电脑搭建jupyter环境运行。
<crxis> 上传 | 大小：1mb