[深度学习] 2020.06.06【NOIP普及组】模拟赛C组37第二题.mp4

说明：2020.06.06【NOIP普及组】模拟赛C组37第二题.mp4
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[深度学习] ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco_2019_01_03.tar.gz

说明：ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco_2019_01_03.tar.gz，预训练模型
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[深度学习] ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14.tar.gz

说明：ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14.tar.gz，预训练模型
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[深度学习] pytorch-1.6.0.dev20200531-py3.7_cuda10.2.89_cudnn7.6.5_0.tar.bz2

说明：本版本是当前最新开发版本。PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的的深度神经网络。
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[深度学习] CGAN生成MNIST手写数据

说明：使用tensorflow2.0中的keras进行的CGAN生成MNIST手写图片的尝试，是本人一篇博客的全文代码
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[深度学习] TensorFlow1.x_GAN_and_CGAN.zip

说明：Tensorflow GAN 与 CGAN 教程，直达博客Tensorflow 笔记 ⅩⅣ——生成时对抗网络：GAN 与 CGAN，详细解读 GAN 与 CGAN 以及使用TensorFlow1.x 与 TensorFlow2.x 进行实现
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[深度学习] tensorboard-1.12.2-py3-none-any.whl

说明：TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择。
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[深度学习] tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

说明：TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的
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[深度学习] 人群检测trained_model

说明：博文https://blog.csdn.net/HJJ19881016/article/details/106596841中已经训练好的模型
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[深度学习] SPLT论文以及代码

说明：VOT-2018LT and OxUvA long-term benchmarks 排名靠前的long-term tracking
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[深度学习] MBMD论文以及code

说明：The winner of VOT2018LT，目标跟踪必读论文之一，long-term tracking必读论文
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[深度学习] chinese_xlnet_base_L-12_H-768_A-12.zip

说明：中文XLNet预训练模型，该版本是XLNet-base，12-layer, 768-hidden, 12-heads, 117M parameters。
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