[深度学习] CIFAR-100数据集 python版本

说明： 此数据集与CIFAR-10类似，不同之处在于它有100个类，每个类包含600个图像。每个类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗”标签（它所属的超类）。
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[深度学习] CIFAR-100数据集 C语言版本

说明： 此数据集与CIFAR-10类似，不同之处在于它有100个类，每个类包含600个图像。每班有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗”标签（它所属的超类）。
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[深度学习] cifar-10 数据集 c语言版本

说明： 此版本为c语言版本。CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
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[深度学习] cifar-10 数据集 MATLAB版本

说明： 此数据集为MATLAB版本，更多版本我也上传了。CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
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[深度学习] cifar-10数据集 python版本

说明： 其他版本可以去我空间查看。CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
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[深度学习] libnccl.so

说明： tensroflow为了提高多模型训练速度，需要多个GPU同时工作，而且我们一般使用的工作站都是8块tesla K80，如果能将8块显卡的计算力充分利用起来，将会大大提高模型训练的速度，缩短模型训练时间。这几天看到tensorflow的morroredstrategy特别好用，就想试试，所以写了代码，想看看多个GPU的效能怎么样，就仿照github上tensorflow的一些例子写了一些教程，但是出现了一个错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.
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[深度学习] IMDB影评文本-神经网络文本分类数据集

说明： aclIMDB_v1：大型电影评论数据集（来自斯坦福大学），其中包含50,000个电影评论（50％为负，50％为正）。该集合被划分为训练和验证数据集（每个数据集有25000个电影评论，具有相同数量的正面和负面评论），还包括了5000条未标注的影评。其中有已处理好的单词包 rt-polaritydata：也是IDMB整理的数据集，较上一个数据集小，且已经大致地处理过了，标点符号分隔开，全部小写化。包含10,662个电影评论（半正，半负）。此文件中的每一行都是一则短短的电影评论。
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[深度学习] deepFM实现基于TensorFlow

说明： deepFM推荐模型，基于深度学习，内含测试数据和详细代码，可参考
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[深度学习] 深度学习pytorch源码

说明： 这是深度学习pytorch中涉及到的源码，大多都能跑通，跑不通的可以自行上网搜索解决办法。
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[深度学习] 多智能体协同控制系统netlogo相关文档

说明： 内含多篇与netlogo相关的文档，可用于理解多智能体协同控制的原理。还有实现代码的截图。
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[深度学习] netlogo软件下载-多智能体协同控制

说明： netlogo用于模拟生物群体的活动，可用在研究多智能体协同控制的研究方面
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[深度学习] MSRA-TD500数据集资源

说明： MSRA-TD500数据集资料分享，包含中英文、总共500张自然场景图片(Training 300 + Test 200)、标注以行为单位，而不是单词、每张图片都完全标注. 难以识别的有difficult标注。
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