[深度学习] nccl-repo-ubuntu1604-2.1.15-ga-cuda9.0_1-1_amd64.deb

说明： ubuntu16.04 cuda9.0 nccl2.1.15 多GPU交互
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[深度学习] nccl-repo-ubuntu1604-2.2.13-ga-cuda9.0_1-1_amd64.deb

说明： ubuntu16.04 cuda9.0 nccl2.1.13 多GPU交互
<longma666666> 上传 | 大小：46mb

[深度学习] nccl-repo-ubuntu1604-2.2.12-ga-cuda9.0_1-1_amd64.deb

说明： ubuntu16.04 cuda9.0 nccl2.1.12 多GPU交互
<longma666666> 上传 | 大小：46mb

[深度学习] nccl-repo-ubuntu1604-2.2.13-ga-cuda8.0_1-1_amd64.deb

说明： ubuntu16.04 cuda8.0 nccl2.1.13 多GPU交互
<longma666666> 上传 | 大小：38mb

[深度学习] nccl-repo-ubuntu1604-2.2.12-ga-cuda8.0_1-1_amd64.deb

说明： ubuntu16.04 cuda8.0 nccl2.1.12 多GPU交互
<longma666666> 上传 | 大小：38mb

[深度学习] nccl-repo-ubuntu1604-2.1.15-ga-cuda8.0_1-1_amd64.deb

说明： ubuntu16.04 cuda8.0 nccl2.1.15 多GPU交互
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[深度学习] nccl-repo-ubuntu1604-2.1.15-ga-cuda9.1_1-1_amd64.deb

说明： cuda9.1 nccl2.1.15 英伟达多GPU交互工具，测试可用。
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[深度学习] Linux下caffe及Faster-rcnn(python版)安装全过程

说明： Linux-Faster-rcnn安装全过程 软件版本：Ubuntu14.04、CUDA8、CUDNN5.1 for CUDA8、opencv3.1、python版本faster-rcnn、GPU版本 硬件型号：I7四代CPU、内存4G、固态硬盘250G、影驰GTX1070
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[深度学习] cudnn4 for cuda8.0-windows

说明： cuDNN v4 Library for Windows ，适用于 CUDA 7.0 and later.
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[深度学习] Fashion-MNIST数据集—png图片格式

说明： FashionMNIST数据集的png格式 将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹，训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式png FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集[1] 的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNI
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[深度学习] MNIST_data_png

说明： 手写数字数据集 训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式png
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[深度学习] mnist数据集训练结果测试用图片,手写数字0~9

说明： 自制的类似mnist数据集中手写图片数据的测试用小数据集,内含0~9十张手写数字图片,配合中国大学MOOCtensorflow笔记第六章使用.
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