[深度学习] tensorflow-1.15.2+nv20.3-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

说明：Nvidia Jetson TX2 Tensorflow wheel安装文件，适用于Jetpack4.3。 tensorflow-1.15.2+nv20.3-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl.
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[深度学习] unsup3d算法预训练模型 — pretrained_celeba

说明：CVPR2020最佳论文“Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild”在Github上开源的代码，预训练模型在作者提供的链接下载非常慢。
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[深度学习] weights.zip

说明：yolov5 权重文件 包括yolov5l yolov5x yolov5m yolov5s 解压后把文件放入weights文件夹下即可。yolov5的工程文件 github： https://github.com/benzg500/YOLO-v5 gitee ：https://gitee.com/benzg500/YOLO-v5
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[深度学习] 医学图像分割处理中改进型PCNN模型的应用综述_石斌.pdf

说明：摘 要：人工神经网络是一种通过复杂系统来调整内部大量节点之间的相互连接从而对信息进行处理的算法数学模型采用了数学统计学方法将局部结构空间用具体的标准的函数来表示出来主要机理是借助模仿动物神经网络行为进行分布式并行信息处理是在现代神经科学研究成果上发展出来的 随着学者们不断地探索和研究 Ekchom提出的PCNN模型脉冲耦合神经网络模型受到广泛关注并逐渐应用到医学图像的处理中 本研究就针对改进型PCNN模型在医学图像分割处理中的应用进行阐述具体从改进型PCNN模型的特点优势改进型PCNN算法在医学
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[深度学习] distributed-deep-learning-with-horovod.pdf

说明：distributed-deep-learning-with-horovod Horovod是基于Ring-AllReduce方法的深度分布式学习插件，以支持多种流行架构包括TensorFlow、Keras、PyTorch等。这样平台开发者只需要为Horovod进行配置，而不是对每个架构有不同的配置方法。
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[深度学习] yolov4-tiny.weights

说明：yolov4 Tiny版本的预训练权重，提取了yolo v4的backbone层，可用作训练yolo-V4.
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[深度学习] lstm_pad_pack.py

说明：《教你几招搞定 LSTMS 的独门绝技—理解与代码校正》文中的完整.py代码，包括完整的训练过程。经过40000轮训练，loss从1.65曲折下降0.03~0.06， 准确率达到100%。
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[深度学习] resnet-18-kinetics.zip

说明：这是resnet-18的预训练模型，可以直接加载。还有其它2部分，需要合在一起解压。因为大小限制，所以分块。
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[深度学习] resnet-18-kinetics.z01

说明：这是resnet-18的预训练模型，可以直接加载。还有其它2部分，需要合在一起解压。因为大小限制，所以分块。
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[深度学习] resnet-18-kinetics.z02

说明：这是resnet-18的预训练模型，可以直接加载。还有其它2部分，需要合在一起解压。因为大小限制，所以分块。
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[深度学习] resnet-18-kinetics-ucf101_split1.zip

说明：这是resnet-18的预训练模型，可以直接加载。还有其它1部分，需要合在一起解压。因为大小限制，所以分块。
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[深度学习] resnet-18-kinetics-ucf101_split1.z01

说明：这是resnet-18的预训练模型，可以直接加载。还有其它1部分，需要合在一起解压。因为大小限制，所以分块。
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