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  1. 添加外链UULINK使用方便,提高网站权重

  2. 添加外链UULINK使用方便,提高网站权重
  3. 所属分类:电子商务

    • 发布日期:2011-12-10
    • 文件大小:77kb
    • 提供者:cyf3512946
  1. MATLAB遗传算法加神经网络

  2. 利用遗传算法来优化神经网络的权重,加快算法的执行效率,和精确度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-09-15
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:kerwazey
  1. 蚪侠-超级远程泛目录[泛域名 泛目录 泛内页]-加干扰字符-主动推送_模板版-全能版20200505更新

  2. 程序应用在: 租用高权重站点的【目录】或【二级域名】来做优化的。 只需将客户端文件上传至租用的目录或二级域名下即可;然后在我们自己的服务器上搭建服务端,这样客户端就会远程实时调用服务端的内容,服务端可以供多个客户端调用,客户端文件名可以随意修改。 举个例子: 假如我们租用百度 www.baidu.com 根目录下的任意一个目录,让百度卖家新建一个news目录租给我们,我们把客户端文件名改为index.php然后上传客户端到这个news目录下;这样http://www.baidu.com
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-05
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:qq_38286844
  1. Kubo-Martin-Schwinger权重的κ-Poincaré不变量子场论

  2. 使用4-dκ-Minkowski空间的自然星积,研究具有四次相互作用且交换极限与通常的ϕ4理论一致的各种κ-Poincaré不变标量场理论。 κ-庞加莱不变性迫使动作中涉及的积分成为扭曲轨迹,从而为建模κ-Minkowski空间的非交换(C *-)代数定义了Kubo-Martin-Schwinger(KMS)权重。 在所有场论中,扭曲都对2点函数产生不同的平面单环贡献,而这些贡献最多是UV线性发散的。 其中一些理论没有UV / IR混合。 在其他情况下,UV / IR混合在异常零外部力矩下对2
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-04
    • 文件大小:378kb
    • 提供者:weixin_38741101
  1. 平面主积分用于希格斯加射流生产的两回路光子费米子电弱校正

  2. 我们介绍了平面主积分的解析计算,其有助于计算与胶子-胶子聚变中的射流相关的希格斯玻色子产生的两环光子费米子电弱校正。 完全依赖于弱电玻色子质量。 主积分通过微分方程方法进行评估,分析结果以权重为4的多个对数表示。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-09
    • 文件大小:584kb
    • 提供者:weixin_38671048
  1. yolov3 训练好的权重

  2. yolov3 训练好的权重方便加载,亲测可用亲测可用亲测可用亲测可用亲测可用亲测可用亲测可用亲测可用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-10
    • 文件大小:219mb
    • 提供者:qq_35027690
  1. yolov5模型权重文件.rar

  2. 此前 6月份那个权重 已经无法加载到最新的工程里面了这是最新的,亲测可用(2020年7-30), 从谷歌云盘下载的,一共8个文件, 包含6月份的和最新的5积分不多吧..
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-07-30
    • 文件大小:606mb
    • 提供者:qq_21574211
  1. pytorch加载自定义网络权重的实现

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch加载自定义网络权重的实现,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:37kb
    • 提供者:weixin_38739744
  1. 在Keras中实现保存和加载权重及模型结构

  2. 主要介绍了在Keras中实现保存和加载权重及模型结构,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-16
    • 文件大小:53kb
    • 提供者:weixin_38738783
  1. YOLOv3-Tiny模型文件+预训练权重

  2. YOLOv3-Tiny模型文件+预训练权重。这个是官网下载的TensorFlow模型文件,可以用Netron直接打开可视化,也可以加载运行做检测
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-10-27
    • 文件大小:62mb
    • 提供者:Augurlee
  1. Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层

  2. 在解决一个任务时,我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如,分类任务中,优异的深度学习网络有很多。 ResNet, VGG, Xception等等… 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了,可以直接拿过来用。 根据自己的任务,训练一下最后的分类层即可得到比较好的结果。此时,就需要“冻结”预训练模型的所有层,即这些层的权重永不会更新。 以Xception为例: 加载预训练模型: from tensorflow.python.keras.applications i
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:153kb
    • 提供者:weixin_38739950
  1. 在Keras中实现保存和加载权重及模型结构

  2. 1. 保存和加载模型结构 (1)保存为JSON字串 json_string = model.to_json() (2)从JSON字串重构模型 from keras.models import model_from_json model = model_from_json(json_string) (3)保存为YAML字串 yaml_string = model.to_yaml() (4)从YAML字串重构模型 model = model_from_yaml(yaml_strin
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:55kb
    • 提供者:weixin_38591223
  1. pytorch加载自定义网络权重的实现

  2. 在将自定义的网络权重加载到网络中时,报错: AttributeError: ‘dict’ object has no attribute ‘seek’. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and try to load from it instead. 我们一步一步分析。 模型网络权重保存额代码是:torch.sa
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:38kb
    • 提供者:weixin_38595689
  1. Pytorch .pth权重文件的使用解析

  2. pytorch最后的权重文件是.pth格式的。 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率。 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件 其中保存了optimizer和scheduler,所以再次加载此文件时会使用之前的学习率。 我们只需要权重,也就是model部分,将其导出就可以了 import torch original = torch.load('path/to/your
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:55kb
    • 提供者:weixin_38601390
  1. css的z-index权重问题【最简洁,没有废话】

  2. 文章目录一、跟笔者一起看下面实战中z-index的几种情况:二、设置基本的dom结构与样式,准备测试三、开始测试测试问题1:测试问题2:测试问题3:测试问题4:测试问题5:四、结论五、笔者致广大读者的话 今天笔者就与大家分享一下css的z-index权重问题。到底怎么样才能让我们想要排在上面的元素能在上面,想在下面的元素就老老实实的在下面。 一、跟笔者一起看下面实战中z-index的几种情况: 一个定义了定位,一个没定义定位,谁在上面? 一个父级盒子定位,一个不定位,不定位的子级设置定位,谁在上
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-08
    • 文件大小:216kb
    • 提供者:weixin_38665490
  1. Android实现加载广告图片和倒计时的开屏布局

  2. 这是一个android开屏布局的实例,可以用于加载广告图片和倒计时的布局。程序中设置的LayoutParams,划分额外空间比例为6分之5,具体权重比例可根据用户自己需求来自定义,异步加载广告图片,相关的Android代码。 具体实现代码如下: package cn.waps.extend; import android.app.Activity; import android.content.Context; import android.content.res.Configuration;
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-04
    • 文件大小:44kb
    • 提供者:weixin_38746515
  1. 深度学习模型:用于流行的深度学习模型的Keras代码和权重文件-源码

  2. 经过训练的Keras图像分类模型 此存储库已弃用。 立即使用MODULE的keras.applications 。 拉取请求将不会被审核或合并。 将任何PR keras.applications到keras.applications 。 也不监视问题。 该存储库包含以下Keras模型的代码: VGG16 VGG19 ResNet50 盗梦空间v3 CRNN用于音乐标记 所有架构都与TensorFlow和Theano兼容,并且在实例化时,将根据在~/.keras/keras.json
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:33kb
    • 提供者:weixin_42160645
  1. gammy:Python中的贝叶斯扭曲的广义加性模型-源码

  2. Gammy –使用贝叶斯扭曲的Python中的广义加性模型 广义加性模型是一种预测性数学模型,定义为用观察数据校准(拟合)的项之和。 该软件包为配置和拟合此类模型提供了希望的界面。 模型参数的贝叶斯解释得到了促进,并简化了特征集。 概括 广义的加性模型形成了令人惊讶的通用框架,用于为生产软件和科学研究构建模型。 该Python软件包提供了用于将模型项构建为各种基础函数的分解的工具。 可以将术语建模为各种内核的高斯过程(降维),分段线性函数以及B样条。 当然,还支持非常简单的术语,例如行和常量(这
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:827kb
    • 提供者:weixin_42102358
  1. keras-gpt-2:加载GPT-2检查点并生成文本-源码

  2. 凯拉斯GPT-2 [| ] 加载预训练的权重并使用预测。 安装 pip install keras-gpt-2 演示版 import os from keras_gpt_2 import load_trained_model_from_checkpoint , get_bpe_from_files , generate model_folder = 'xxx/yyy/117M' config_path = os . path . join ( model_folder , 'hparams.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:82kb
    • 提供者:weixin_42114645
  1. BERT-keras:采用预先训练的权重的BERT的Keras实现-源码

  2. 状态:存档(代码按原样提供,预计无更新) 伯特·凯拉斯 Google BERT(来自Transformers的双向编码器表示)的Keras实现和OpenAI的Transformer LM能够使用微调API加载预训练的模型。 更新:得益于 TPU支持进行推理和训练 如何使用它? # this is a pseudo code you can read an actual working example in tutorial.ipynb or the colab notebook text_e
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:43kb
    • 提供者:weixin_42103128
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