[深度学习] MobileNet_V2_SSD网络的VOC预测模型

说明：MobileNet_V2_SSD网络的VOC预测模型
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[深度学习] MobileNet_V1_SSD网络的VOC预训练模型

说明：MobileNet_V1_SSD网络的VOC预训练模型
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[深度学习] MobileNet_V1_SSD网络的VOC预测模型

说明：MobileNet_V1_SSD网络的VOC预测模型
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[深度学习] bert-base-uncased 预训练模型

说明：来自 https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main
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[深度学习] distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english 预训练模型

说明：来自 https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english/tree/main#
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[深度学习] ocr识别系统.rar

说明：基于PyQt5的ocr识别系统，支持中英文印刷体识别、场景文字识别（准确率不高，仅供参考），后端模型使用开源的Cnocr与Cnstd，感谢作者。 为Pyinstaller打包版本，可直接执行。 https://github.com/breezedeus/cnocr
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[深度学习] NLP任务如何选择正确GPU训练-Exxact NLP-Choosing The Right GPU

说明：我们不再谈论受限的词汇和语法，而是每天从英语到德语的演讲。不仅用于翻译学术论文，而且还可以在游客的手机上实时进行语音识别！ 使之成为可能的是神经网络和深度学习系统的最新发展，尤其是称为变压器的神经网络架构。研究人员表明，变压器网络特别适合在基于GPU的系统上并行化。这些网络优于传统的机器翻译简介模型，并且能够产生高质量的翻译。 问题在于，变压器网络需要大量的GPU内存，远远超出了大多数入门级深度学习平台所能找到的范围。基于消费级GPU的系统（例如常用的NVIDIA GeForce RTX 2
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[深度学习] 自行编译的Paddle的TX2的Python安装包

说明：自行编译的Paddle的TX2的Python安装包，要安装numpy1.18.5
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[深度学习] 自行编译的Paddle的TX2的C++预测库

说明：自行编译的Paddle的TX2的C++预测库
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[深度学习] MMDetection'document.pdf

说明：MMDetection'document
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[深度学习] fast-reid-master-20210111.zip

说明：fast-reid-master-20210111.zip，https://github.com/JDAI-CV/fast-reid
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[深度学习] OpenCV_ffmpeg库文件（opencv版本号3.4.2）

说明：解决OpenCV3.4.2版本加载不了avi视频问题。查看path_to_your_opencv\3rdparty\ffmpeg\ffmpeg.cmake文件中FFMPG_BINARIS_COMMIT后的数字与8041bd6f5ad37045c258904ba3030bb3442e3911是否一致，一致才能使用。将该压缩包解压替换path_to_your_opencv\.cache\中，然后重新编译opencv即可解决加载不了视频问题
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