[深度学习] torch-1.5.0+cu101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

说明：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这里下载的pytorch安装文件，网速慢的用户用
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[深度学习] Indian_pines_corrected.mat

说明：该数据是高光谱图像处理中常用的数据，对高光谱图像算法性能的验证具有通用性。Indian_pines,paviaU,salina,
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[深度学习] 基于卷积神经网络的手势识别

说明：Python+CNN+Tensorflow识别手势，目前做到了0-7的手势。文件为源代码和训练集。主要是调用OpenCV，预处理的主要步骤为：去噪 -> 肤色检测 -> 二值化 -> 形态学处理 -> 轮廓提取，其中最麻烦的两项为肤色检测和轮廓提取。去噪音：使用双边滤波器，该滤波器考虑了图像的空间关系，也考虑图像的灰度关系。双边滤波同时使用了空间高斯权重和灰度相似性高斯权重，确保了边界不会被模糊掉。然后，肤色检测和二值化处理采用YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值
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[深度学习] torchvision-0.6.0+cu101-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

说明：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 这里下载的torchvision安装文件，网速慢的用户用
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[深度学习] cuda_10.0.130_410.48_linux.run

说明：cuda10 CentOS7 Linux runfile 安装文件，网速慢的用户用， 安装前要先禁用nouveau，
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[深度学习] chinese_L-12_H-768_A-12.zip

说明：https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的模型，中文的
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[深度学习] models.zip

说明：在https://blog.csdn.net/u013702040/article/details/80715374#comments_12593864博文中有人提出自己下载预训练模型很慢，甚至下载不全，这里我下载好后打包上传到此处，供有需要的同学下载使用。只需把文件拷贝到对应文件夹中即可
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[深度学习] ENAS-pytorch

说明：pytorchENAS修复了github上该代码的可视化（也就是后期生成gif，的时候所需要训练时生成网络结构图得 代码，和加载自己的数据集）
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[深度学习] resnext101_64x4d-ee2c6f71.pth

说明：mmdetection里用的预训练模型resnext的，放在AWS上的，国内下载不便，放在CSDN方便大家下载
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[深度学习] PaviaU.mat

说明：高光谱所需的常用数据：paviaU.mat 高光谱遥感常用数据集。高光谱所需的常用数据：paviaU.mat 高光谱遥感常用数据集
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[深度学习] Salinas_corrected.mat

说明：高光谱所需的常用数据：Salinas_corrected.mat 高光谱遥感常用数据集
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[深度学习] 大数据报告.docx

说明：在生物学中，鉴定细胞核是分析细胞显微镜图像的第一步。分析细胞和组织图像构成了许多生物医学应用的基础，是一个十分重要的研究领域。但诸如细胞核异质的形状，重叠的细胞，背景噪声的存在以及染色和照明条件的变化等许多复杂因素使得显微图像的自动分析成为一个难题
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