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人工智能
深度学习
人工智能下载,深度学习下载列表 第425页
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深度学习
]
ZOOX:深度学习研究及应用.pdf
说明:ZOOX:深度学习研究及应用,ZOOX:深度学习研究及应用,ZOOX:深度学习研究及应用,ZOOX:深度学习研究及应用,ZOOX:深度学习研究及应用,ZOOX:深度学习研究及应用,ZOOX:深度学习研究及应用,ZOOX:深度学习研究及应用,
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tiger860230
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1mb
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深度学习
]
opencv_contrib_python-3.4.1.15-cp35-cp35m-win_amd64.whl
说明:opencv3.4.3以后增加了专利,遇到pip install 无法安装时可以下载手都安装,亲测可用。 opencv-python与opencv-contrib-python需要版本一致。
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qq_45639509
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37mb
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深度学习
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opencv_python-3.4.1.15-cp35-cp35m-win_amd64.whl
说明:opencv3.4.3以后增加了专利,遇到pip install 无法安装时可以下载手都安装,亲测可用。 opencv-python与opencv-contrib-python需要版本一致。
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qq_45639509
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32mb
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深度学习
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[zmk.pw]Inside.Men.2015.720p.BluRay.x264-ROVERS.zip
说明:facenet训练好的模型 20180402-114759,用于tensorflow FaceNet人脸识别
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csdn_gkc
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108kb
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深度学习
]
CNN人脸检测.zip
说明:# 人脸检测项目 # 输入:1张rgb图片, 输出:rgb图片中,框出人脸位置 # 第1部分: 处理数据集。 faces人脸集:1000张,100*100,标签(1, 0); nonfaces非人脸集:1000张,100*100,标签(0,1) # 第2部分: 训练CNN,实现2分类。 输入100*100大小图片,判断是否人脸 # 第3部分: 窗口滑动。 75*75,100*100,125*125 三种窗口 # 第4部分: 非极大性抑制,处理重叠窗口,框出人脸位置
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Twilight737
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5mb
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深度学习
]
torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
说明:jetson系列的pytorch gpu版本 预编译版本 1.1.0 安装方式 pip install torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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nmdux
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202mb
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深度学习
]
已分类的数码管数据集
说明:已分类数码管数据集,数字1到数字9合计7000张,可用于对数码管数字分类的模型训练中,已事先命名,可自行设置训练集、验证集
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qq_40693416
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10mb
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深度学习
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cuda_10.0.130_win10_network.exe
说明:CUDA10.0版本,不知道这个是不是必须要上传下载资源,所以就随便传了一个,需要下载的话可以用百度云。 对应版本的cuDNN7.6.4,for Windows10下载也在同一个链接地址。 这个资源描述为什么一定要50个字啊,我写不了这么多,以下内容就是复制咯。这个资源描述为什么一定要50个字啊,我写不了这么多,以下内容就是复制咯。这个资源描述为什么一定要50个字啊,我写不了这么多,以下内容就是复制咯。这个资源描述为什么一定要50个字啊,我写不了这么多,以下内容就是复制咯。这个资源描述为什么
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weixin_42739997
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16mb
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深度学习
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Jointly Learning Explainable Rules for Recommendation with Knowledge Graph.pdf
说明:可解释性和有效性是构建推荐系统的两个关键方面。知识图中的项目-项目关联图.给定项目,关系和项目关 联(例如,一起购买),我们的目标是从中推导规则并从规则中推荐项目.这些规则用于推断新项目之间的关联,推荐项目并解释推荐.
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qq_41621342
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770kb
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深度学习
]
波士顿房价预测数据集.csv
说明:波士顿房价预测案例中CSV格式有表头,可用于深度学习中的数据集,12类影响房价的数据乙级最后的平均房价都有
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qq_42325947
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28kb
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深度学习
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2019-2020中国人工智能计算力发展评估报告.pdf
说明:计算⼒是承载和推动⼈⼯智能⾛向实际应⽤的基础平台和决定性⼒量,根据IDC 全球DataSphere的研究,全球新创建的数据量将从2018年的33ZB增⻓到2025年 的175ZB。随着数据持续爆炸性增⻓及算法的不断演进,未来算⼒仍有很⼤的发 展空间。
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weixin_43370796
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4mb
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深度学习
]
MNN测试程序所需要的模型和测试图片压缩包.rar
说明:MNN测试程序所用到的模型和测试图片,具体结合MNN学习笔记博客系列第六篇中的代码进行使用: https://blog.csdn.net/sinat_31425585/category_9390512.html
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sinat_31425585
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