[深度学习] vibe_data.zip

说明：3D人体姿态预测开源项目VIBE所需数据文件。详情请参考github项目：https://github.com/mkocabas/VIBE
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[深度学习] 前馈神经网络（反向传播算法）用到的数据集

说明：前馈神经网络（反向传播算法）用到的数据集，包含5000张数字图片X及对应标签y。由于是matlab类型的数据，X需要转置。
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[深度学习] hotel_comments.zip

说明：这是一个包含了4000条酒店评论文本的语料，其中2000条正向评论用1作为标签，2000条负向评论用0作为标签。可以用来训练情感分析模型。
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[深度学习] MaskRCNN.zip

说明：已编译好，内容有 mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28 模型所需文件，还有一个编译好的exe可以直接调用测试效果
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[深度学习] torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

说明：辛辛苦苦下载的torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
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[深度学习] 深度学习面试题.doc

说明：为面试者提供一份高效的面试经，涉及到深度学习的各个方面，有丰富的图形化界面，以提问的方式让你回顾经典知识
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[深度学习] 水印识别和位置检测网络预训练模型

说明：该文件为房产类图片水印识别和位置检测预训练模型，检测目标["BG", "58_br", "anjuke_br", "5i5j_wm", "58_wm", "anjuke_wm", "centanet_ct", "fang_br", "ke_wm", "lianjia_wm"]，效果见[水印识别和位置检测效果展示](https://blog.csdn.net/lsjlnd/article/details/107852028)文章内容。
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[深度学习] resnet_cifar.rar

说明：cifar_10训练的resnet_pytorch模型，具体精度参照https://github.com/huyvnphan/PyTorch_CIFAR10
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[深度学习] densenet_cifar.rar

说明：pytorch版本densenet，基于cifar_10的预训练权重。详细指标参见 https://github.com/huyvnphan/PyTorch_CIFAR10
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[深度学习] NeuralNetsFeedForwardArticleSimplified.zip

说明：此基本图像分类程序是使用众所周知的MNIST数据集进行数字识别的示例。这是用于机器学习的“hello world”程序。目的是提供一个示例，程序员可以编写代码并逐步调试，以深入了解反向传播的实际工作原理。
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[深度学习] 基于神经网络优化pid参数的过程控制.doc

说明：基于神经网络优化pid参数，自动在线修正pid参数，从而控制柴油机转速，提高控制效果。其中稳定性、相应速度都有提升，文中有simulink截图。
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[深度学习] torch-1.0.1+cuda101-cp37-cp37m-win_amd64.whl

说明：GPU版本的torch，大小为355M， 适合下载慢的同学下载。下载后利用pip安装，但是要自己配置好电脑的cuda
<weixin_41832067> 上传 | 大小：355mb