[深度学习] Cascaded Partial Decoder for Fast and Accurate Salient Object Detection.pdf

说明：Cascaded Partial Decoder for Fast and Accurate Salient Object Detection.pdf
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[深度学习] pytorch.zip

说明：pytorch入门的一些练习程序,包含Tensor的创建,线性分类器,主流CNN模型搭建,二分类网络模型搭建,Optimizer优化器的使用等
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[深度学习] CUDA 与驱动对照表.docx

说明：方便第一次装tf,配置深度学习系统环境的小伙伴，要先查阅自己电脑适合的驱动版本，再根据自己电脑配置来按照文件内容进行选择哦
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[深度学习] nvidia_dali-0.21.0-1239037-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl

说明：NVIDIA开源的DALI的whl包，用于linux-python3.7，版本0.21.0。 国内下载很慢，用了好长时间才下载下来的，分享一下。
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[深度学习] neo4j-community-4.0.3.zip

说明：neo4j社区版4.0.3版本windows版本。Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。
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[深度学习] LIDC-IDRI.rar

说明：LIDC-IDRI数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。该数据是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集，该数据集中，共收录了1018个研究实例。对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。 本次提供的压缩包包含标注文件以及图像数据的下载方式，鉴于TCIA网站提供的下载方式过于繁琐，给出一个更快速和简便的网址用于下载图像数据，支持普通下载工具
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[深度学习] neo4j-community-4.0.3-unix.tar.gz

说明：neo4j社区版4.0.3版本Linux / Mac版本。Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。
<weixin_43977823> 上传 | 大小：100mb

[深度学习] pytorch学习.zip

说明：pytorch入门的一些练习程序,包含Tensor的创建,线性分类器,主流CNN模型搭建,二分类网络模型搭建,Optimizer优化器的使用等
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[深度学习] 如何做数值实验--以神经网络为例.docx

说明：数值实验是一个新算法提出的一个重要组成部分。下面将以机器学习中的深度学习为例, 阐述如何设计数值实验达到对比说明目的。 一、无正则或简单正则类算法 1、 模型未变，算法改进类：指在已有的算法基础上做步长或者方向的改变，模型未改变。 代表算法: (a) Adagrad[1]、(b) ADAM[2]、(c) AdaFrom[3] [1] John C Duchi, Elad Hazan, and Yoram Singer. Adaptive subgradient methods for
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[深度学习] 29-Insilico Medicine Generative Sprint 2019-nCoV Project

说明：深度学习在新冠肺炎的几篇文章，挺不错的。
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[深度学习] opencv3.3.0cmake缺失文件.rar

说明：opencv3.3.0版本cmake时以下四个文件基本上都会下载失败，包括：opencv_ffmpeg.dll、opencv_ffmpeg_64.dll、ffmpeg_version.cmake以及ippicv_2017u2_win_intel64_20170418.zip，注意是只针对3.3.0版本！其他版本不支持请另找其他途径下载！
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[深度学习] ELF-master.zip

说明：受 DeepMind 的启发，今年早些时候，我们研究开发出了可扩展的、轻量级框架 ELF，期望达到 AlphaGoZero 最近的水平。目标是创建一个开源实现的系统，该系统可以自学围棋并能够打败职业棋手。最后，通过发布我们的代码和模型，来激励更多的人去思考这项技术新的应用和研究方向。 ELF OpenGo 已经成功打败了其他开源机器人和人类棋手。我们对 LeelaZero（基于Deepmind最新论文的围棋人工智能）进行了一系列的比赛（198 胜 2 负），2018 年 4 月 25 日），我
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