[深度学习] onnxruntime-1.5.3.zip

说明：https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases 方便下载
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[深度学习] faceswap，AI换脸源代码

说明：faceswap，AI换脸源代码
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[深度学习] efficientnet-b3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_notop.h5

说明：keras efficientnet的预训练模型。来自：https://github.com/Callidior/keras-applications/releases/
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[深度学习] efficientnet-b3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment.h5

说明：keras efficientnet的预训练模型。来自：https://github.com/Callidior/keras-applications/releases/
<qq_35975447> 上传 | 大小：47mb

[深度学习] onnxruntime-1.5.2.zip

说明：https://github.com/microsoft/onnxruntime/releases 方便下载
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[深度学习] gradient.descent.pdf

说明：梯度下降的各种算法描述，包括传统梯度下降法面临的各种挑战，其他的梯度优化算法出现，包括Momentum,Adam...
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[深度学习] Neural.Network.Loss.pdf

说明：神经网络的入门，定义，以及一些训练过程总结，常用的损失函数介绍，包括回归和分类，以及正则化，最后包括实例化实现
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[深度学习] 公开课 深度学习基础

说明：公开课 深度学习基础的pdf文档，从深度学习的基础神经元到卷积，反卷积，以及各种网络结构模型讲解，损失函数，包括不同的损失函数..
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[深度学习] CognitiveComputingRecipes.pdf

说明：日月光华的课程中使用的数据集，实现逻辑回归的。 nice
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[深度学习] Object_Detection_using_CNN.zip

说明：在本系列文章中，我们将展示如何制作AI队列长度检测器。我们将从在自定义数据集上受过训练的从头开始实现一个简单的对象检测器开始，并以实时方式检测和跟踪对象（在我们的例子中为人类）。稍后，我们还将看到如何使用像YOLO这样的预训练对象检测网络来提高解决方案的效率。
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[深度学习] Part_2-20201022T134217Z-001.zip

说明：使用对象检测算法时，基本方法是尝试通过在目标对象周围绘制边界框来定位目标对象。由于可能存在多个感兴趣的对象，并且事先不知道它们的出现次数，因此会产生可变长度的输出层，这意味着无法通过构建由完全连接的层组成的标准深度神经网络来解决对象检测问题。解决此问题的一种方法是从图像中获取不同的感兴趣区域，并使用神经网络检测每个特定区域内是否存在所需对象。由于所需对象在图像中可能具有不同的纵横比和位置，从而导致大量区域并最终在计算上爆炸，因此该方法似乎也失败了。
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[深度学习] Part_3-20201022T134141Z-001.zip

说明：我们将使用ShangaiTech数据集。数据集分为两部分。对于本文，我们将仅与B部分一起为人群训练模型，然后在自定义数据集上对其进行测试。您可以选择使用其中任何一个部分。该代码可以与任何一个正常工作
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