[深度学习] pascal2coco

说明： pascal和coco具有不同格式的标注信息，该文件可快速将pascal格式的标注转换为coco格式的标注
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[深度学习] TX2上安装tensorflow的脚本文件

说明： 这个压缩包里包含tensorflow所依赖的一些安装文件，比如java、bazel等，还有tensorflow的环境配置问题
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[深度学习] tensorflow1.8.0_On_Tx

说明： 编译好的tx2上的tensorflow，依赖环境：cuda9.0.cudnn7.0
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[深度学习] tensorflow1.3.0_On_Tx2_python2.7

说明： 已经通过编译的tx2上的tensorflow1.3.0，其中需要的版本依赖：cuda8.0，cudnn6.0.21，java8U121，bazel0.5.4，python2.7
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[深度学习] 年龄老化年龄分析深度学习

说明： 能很好了解当今的年龄老化算法，并且可以在上面做很多工作
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[深度学习] Attention(注意力机制代码)

说明： Attention.zip文件中总结了几种关于注意力机制的代码，有keras和tensorflow，还有PyTorch框架的
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[深度学习] 开放合作，构建自动驾驶新生态

说明： 开放合作，构建自动驾驶新生态 Opening and Cooperation to build up a New Eco-system of Autonomous Driving
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[深度学习] 知乎文本分类竞赛 数据集2/2

说明： https://biendata.com/competition/zhihu/ 参赛者需要根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训练数据，训练出对未标注数据自动标注的模型。 标注数据中包含 300 万个问题，每个问题有 1 个或多个标签，共计1999 个标签。每个标签对应知乎上的一个「话题」
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[深度学习] tensorflow-gpu=1.4

说明： tensorflow-gpu1.4版本，适用于python2.7和ubuntu系统。
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[深度学习] MXNET深度学习官方指南

说明： MXNET深度学习官方指南MXNET深度学习官方指南MXNET深度学习官方指南
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[深度学习] Msck_RCNN代码

说明： MaskRCNN代码，可以正常使用。可使用mask_rcnn_coco.h5预训练的结果直接测试。
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[深度学习] 知乎文本分类竞赛 数据集1/2

说明： https://biendata.com/competition/zhihu/ 参赛者需要根据知乎给出的问题及话题标签的绑定关系的训练数据，训练出对未标注数据自动标注的模型。 标注数据中包含 300 万个问题，每个问题有 1 个或多个标签，共计1999 个标签。每个标签对应知乎上的一个「话题」
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