[深度学习] 河南某110KV变电站设计CAD大图0.dwg，欢迎大家下载

说明：河南某110KV变电站设计CAD大图,内容详细，欢迎大家下载，
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[深度学习] AI training.pptx

说明：IBM AI培训: 什么是人工智能?为什么它现在很重要? 人工智能/认知解决方案的市场趋势 IBM提供的人工智能/认知解决方案 IBM在这些领域的定位和竞争力是什么 分享客户参考资料 IBM AI 培训 : What is AI and why’s it important now? Market trends on AI / Cognitive Solutions AI/Cognitive Solutions offered by IBM What is the positioning and
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[深度学习] pointnet++编译后的文件.zip

说明：这里的资源对应的是Pointnet++编译出来的so格式文件，自己取。
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[深度学习] Unsupervised Deep Transfer Feature Learning for Medical Image Classification

说明：Unsupervised Deep Transfer Feature Learning for Medical Image Classification Unsupervised Deep Transfer Feature Learning for Medical Image Classification Unsupervised Deep Transfer Feature Learning for Medical Image Classification
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[深度学习] Yale_64X64人脸数据集.zip

说明：耶鲁大学人脸数据集 数据构成： 分为fea(人脸数据165x4096) gnd(标签165x1) 图像大小为64x64(64x64=4096) 一共15个人的人脸，每个人11条人脸数据
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[深度学习] EmCORE-i55M0.pdf

说明：EmCORE-i55M0.pdf说明书，英文EmCORE-i55M0.pdf
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[深度学习] 常见分类网络pytorch版本.zip

说明：AlexNet，vgg，ResNet，GoogLeNet，DenseNet，等常见分类网络的pytorch版本数据集为pytorch自带的CIFAR100和CIFAR10。
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[深度学习] 补充faster所需文件，内含使用说明。

说明：训练时提示错误： import pycocotools._mask as _mask ImportError: No module named _mask
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[深度学习] SSD-Caffe models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_512x512.tar.gz

说明：1、SSD算法已训练好的模型，找国外同学下载的官方模型，基于VOC2007+VOC2012训练的版本，包括SSD512已训练的模型。 models_VGGNet_VOC0712Plus_SSD_512x512.tar.gz 注意：此为ssd-caffe模型 2、对应的官方下载地址 We have provided the latest models that are trained from different datasets. To help reproduce the results i
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[深度学习] NJSD2019 PPT（讲师授权部分）.rar

说明：第五届NJSD全球软件大会在南京举办。为广大软件从业者提供了丰富的技术知识内容和难得的交流机会，不断帮助大家拓展技术视野。时下科技商业发展迅猛，技术演进日新月异，本届大会将以“深挖技术价值，夯实软件能力”为主题，为大家呈现一场前沿技术、前沿思想和优秀工程实践相结合的技术盛宴。附件为人工智能应用实践、互联网技术架构、软件研发工程领域等方面的60+位技术大拿和领域专家演讲资料
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[深度学习] YOLOv3_TensorFlow源码

说明：This is my implementation of YOLOv3 in pure TensorFlow. It contains the full pipeline of training and evaluation on your own dataset. The key features of this repo are: Efficient tf.data pipeline Weights converter (converting pretrained darknet weig
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[深度学习] spatial_pyramid.zip

说明：Beyond bags of features: Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories。2006年CVPR图像分类MATLAB代码实现，便于初学者做实验
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