[深度学习] xml_to_txt.py

说明：labelImg对图片进行打标后生成的xml格式文件需要转成txt文件（类别编号xywh）来进行模型的训练
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[深度学习] 基于keras的口罩识别

说明：基于keras的口罩识别，其中包括了模型文件，直接python3 yolo_video.py --image就可以监测你的图片
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[深度学习] resnet50-19c8e357.pth.zip

说明：mmdetection里用的预训练模型resnet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] 基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码

说明：基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码，ELMo是基于哈工大的HIT-SCIR/ELMoForManyLangs，文本分类代码是基于keras的，有数据有模型有代码。
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[深度学习] 可解释推荐系统调查和观点Explainable Recommendation A survey and new perspectives

说明：本文详细描述了可解释推荐系统的历史发展，当前现状，使用的模型方法，评价方法， 未来发展。内容更新到2020年2月
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[深度学习] Transparent, Scrutable and Explainable User Models for personalized commendation

说明：一个透明的可解读、可解释的个性化推荐模型， 使用一个多任务深度学习模型来实现可解释的可解读的个性化推荐模型
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[深度学习] 口罩识别数据集备份1

说明：口罩识别数据集备份1
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[深度学习] 口罩识别数据集备份2

说明：口罩识别数据集备份2
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[深度学习] cudnn-10.1-linux-x64-v7.5.1.10.tgz

说明：tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.5.1.10.tgz cd cuda sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda-10.1/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include/ cd /usr/local/cuda-10.1/lib64/ sudo chmod +r libcudnn.so.7.5.1 sudo ln -sf libcudnn.so.7.5.1 lib
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[深度学习] AC-NET.pptx

说明：阅读完论文ACNet: Strengthening the Kernel Skeletons for Powerful CNN via AsymmetricConvolution Blocks 后所做PPT笔记,以及原论文http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ding_ACNet_Strengthening_the_Kernel_Skeletons_for_Powerful_CNN_via_Asymmetric_ICCV_20
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[深度学习] datadeal.py

说明：将xml文件中标注的目标框导出，配置好自己路径，直接运行；将xml文件中标注的目标框导出，配置好自己路径，直接运行
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[深度学习] text_match.zip

说明：包含整套项目源码以及技术说明文档，数据集，项目使用卷积神经网络实现数据序列相似度匹配，采用tensorflow框架实现
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