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搜索资源列表

  1. darknet:Darknet（AB版）框架原始码解析：详细的中文注释（逐句）和原理分析！-源码

  2. 说明 2019接近尾声，开始想扩展到一个框架。比较了多个框架，发现darknet是一个较大的轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。真正可以对神经网络的组件一探究竟，是提高自己对深度学习有效范本。 ``本人对Darknet的解读，为期接近3个月时间，从2020年8月5日到至今（10月23日），期间几乎查遍了CSDN，知乎，github所有能看到关于Darknet的解读资源，这里特别感谢github上：

  3. 所属分类：其它

  1. nebula:媒体资产管理和广播自动化系统-源码

  2. 星云 Nebula是用于电视，广播和VOD平台的开源广播自动化和媒体资产管理系统。 自2012年以来，星云已在24/7广播环境中证明了稳定和可靠的软件，现已为全球电视和制作公司所使用。 我们非常重视简单性，模块化和速度。 主要特点 媒体资产管理 基于简单快速的媒体目录包括资产类型，编辑格式，氛围，权利，关系和技术元数据的描述，而其快速的搜索引擎使媒体文件之间的导航变得非常容易。 低分辨率预览允许编辑评论，修剪和创建子剪辑。 视频和音频交叉转换和归一化 初步的媒体分析和标准化可确保其符合标准。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：114kb
    • 提供者：weixin_42131601

  1. deeptoys-源码

  2. 深度玩具 DeepToys不是深度学习的从头开始的框架。它尽可能使用高质量和成熟的开源代码，以帮助您一站式解决深度学习的培训和部署。它抽象出经常在不同任务中重复编写的管道代码，以帮助您减少重复的工作。为了进行训练，我们使用 。 DeepToys非常重视部署，重点是嵌入式设备。为了进行简单部署，我们只封装了一个基于的类。 功能和待办事项 现在支持标记的，其余的将在将来支持 通过管道使用gpu或cpu进行培训/测试/部署 支持从头开始并进行微调训练（仅使用经过训练的权重）和恢复（使用经过训练的权重和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：31mb
    • 提供者：weixin_42171132

  1. X-Temporal:SenseTime X-Lab的通用视频理解代码库-源码

  2. X时态 使用PyTorch在多台机器和GPU上轻松实现SOTA视频理解方法 X-Temporal是Sensetime X-Lab小组的开源视频理解代码库，提供最新的视频分类模型，包括论文“”，“”，“”，“ ”，“”和“”。 此仓库包含我们在ICCV19的第一名解决方案中使用的所有模型和代码-时光挑战多时刻 介绍 支持流行的视频理解框架 慢快 R（2 + 1）D R3D TSN 锡 TSM 支持各种数据集（运动学，Something2Something，时间多时刻...） 将原始视频作为输

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：70kb
    • 提供者：weixin_42097450

  1. gretel-synthetics:差异化的私人学习，以创建具有增强的隐私保证的伪造，合成数据集-源码

  2. 格勒特合成 来自Gretel.ai的开源综合数据库 文献资料 立即尝试！ 如果您想快速发现gretel-synthetics，只需单击下面的按钮，然后按照教程进行操作！ 查看其他示例。 入门 默认情况下，我们不通过pip安装Tensorflow，因为许多开发人员和云服务（例如Google Colab）正在为其硬件运行定制版本。 pip install -U . 或者 pip install gretel-synthetics 然后... $

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：979kb
    • 提供者：weixin_42144199

  1. atlas:适用于应用深度学习开发的开源，自托管平台-源码

  2. 生成状态： 图集：自托管机器学习平台 Atlas是一个灵活的机器学习平台，由Python SDK，CLI，GUI和Scheduler组成，可帮助机器学习工程团队大幅减少模型开发时间并减少管理基础架构的工作量。 发展状况 Atlas的发展非常Swift，并且经历了Dessa历史上的多次迭代。 最新版本是BETA。 特征 以下是一些高级功能： 自托管：在单个节点（例如您的笔记本电脑）或多节点群集（例如本地服务器或云群集（AWS / GCP / etc。））上运行Atlas 作业调度：通过在群集上远程

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    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42168830

  1. Prophecis:Prophecis是一站式云原生机器学习平台-源码

  2. 先知 English | 介绍 Prophecis是由WeBank开发的一站式机器学习平台。它集成了多个开源机器学习框架，具有机器学习计算集群的多租户管理功能，并为生产环境提供了完整的堆栈容器部署和管理服务。 建筑学 整体结构 先知的五项关键服务： Prophecis机器学习流程：分布式机器学习建模工具，具有独立和分布式模式模型训练功能，支持Tensorflow，Python，XGBoost和其他机器学习框架，并支持从机器学习建模到部署的完整流程； Prophecis MLLabis ：机

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42131316

  1. Linux-Fake-Background-Webcam:在GNULinux下伪造您的网络摄像头背景，现在支持动画背景和全息图-源码

  2. Linux假背景网络摄像头 背景 在Linux下，视频会议软件对背景模糊和背景替换的支持相对较差。 Linux版本的Zoom仅支持通过色度键进行背景替换。 Linux版本的Microsoft Team不支持背景模糊。在Webcamoid上，我们试图确定是否可以使用开源软件（ ）可靠地完成这些任务。 Benjamen Elder写了，描述了使用Python，OpenCV，Tensorflow和Node.js的后台替换解决方案。 Elder的博客文章中的脚本无法立即使用。在此存储库中，我整理了他

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：906kb
    • 提供者：weixin_42153615

  1. yolov5_mytest-源码

  2. 该存储库代表Ultralytics对未来的对象检测方法的开源研究，并结合了在匿名客户数据集上数千小时的培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。使用风险自负。 ** GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的每幅图像的端到端时间，包括图像预处理，PyTorch FP16推理，后处理和NMS。来自EfficientDet数据（批量大小为8）。 2021年1月5日： ：nn.SiL

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：weixin_42116734

  1. OODA-FLOW-Algorithm-LIB-源码

  2. OODA-FLOW-算法-LIB 该项目的目标是为深度学习应用程序构建和应用开源平台。 开发用于人工智能应用软件的算法库和样本库，集成两种应用（生物图像大数据分析，遗传数据分析），并在sugon高级计算平台上进行演示。 完成算法库和样本库的功能开发。开发了机器学习算法以加速核心库，该核心库已部署并集成到sugon高级计算服务平台中。基于自制的Hugon处理器，该库可供用户调用。加速的内核库将与各级高性能计算机系统的优化紧密结合。 实现支持大型机器学习和部分开源的高效并行执行的算法工具集。该算法工

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  1. hifi-gan:高保真-源码

  2. HiFi-GAN：高效，高保真语音合成的生成对抗网络 姜俊il，金在贤，裴在京 在我们的，我们提出了HiFi-GAN：一种能够有效生成高保真语音的基于GAN的模型。我们在此存储库中将实现和预训练的模型作为开源提供。 摘要：最近有关语音合成的一些工作已经采用了生成对抗网络（GAN）来生成原始波形。尽管此类方法提高了采样效率和内存使用率，但其采样质量尚未达到自回归和基于流的生成模型的质量。在这项工作中，我们提出了HiFi-GAN，它可以实现高效和高保真语音合成。由于语音音频由具有不同周期的正弦信号组

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    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：607kb
    • 提供者：weixin_42098759

  1. MapD-5.6.0-源码

  2. OmniSciDB（以前为MapD Core） OmniSciDB是一种基于SQL的关系型列式数据库开源数据库引擎，该引擎利用了现代硬件（CPU和GPU）的全部性能和并行性，可以在毫秒内查询数十亿行数据集，而无需进行索引，聚合或下采样。 OmniSciDB可以在混合CPU / GPU系统（当前支持Nvidia GPU）上运行，也可以在具有X86，Power和ARM（实验支持）架构的纯CPU系统上运行。为了获得最佳性能，OmniSciDB在存储，CPU内存和GPU内存之间提供了多层数据缓存，并采

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42168830

  1. RV32I-GPU:RV32I开源GPU-源码

  2. RV64X RV64X旨在创建和提供具有RISC-V派生架构的开源GPU。 ••••• 关于该项目 我们希望使小型公司能够开发专用的处理器和GPU，而无需支付专利使用费。 对于基于RISC-V的片上系统（SoC），有许多免费和商业IP构建块，但是该产品组合缺少图形选项，因此我们决定开发和提供基于RISC-V架构的开源GPU。 主要特点 RV64X设计的GPU使用基本的RV32I或RV64I内核，这些内核支持基于基本向量指令集的新指令。 最初，它将使用RV32I内核，随后，将使用RV64I内核替

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    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42134038

  1. yolov5-master-源码

  2. 该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究，并结合了我们在以前的YOLO存储库上在自定义客户端数据集上训练成千上万个模型而获得的经验教训和最佳实践。 所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 使用风险自负。 ** GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理，PyTorch FP16推理，后处理和NMS。 来自EfficientDet数据（批量大小为8）。 2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：374kb
    • 提供者：weixin_42102634

  1. 1-源码

  2. XMRig XMRig是一个高性能，开源，跨平台的RandomX，KawPow，CryptoNight和AstroBWT统一CPU / GPU矿机和。 官方二进制文件适用于Windows，Linux，macOS和FreeBSD。 挖掘后端 CPU （x64 / ARMv8） 适用于AMD GPU的OpenCL 。 通过外部CUDA的NVIDIA GPU的。 下载 用法 配置矿工的首选方法是因为它更灵活且更人性化。 未涵盖所有功能，例如针对不同算法的挖掘配置文件。 通过编辑配置文件或执行调用

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  1. OPHD：OutpostHD-Sierra On-Line的Outpost的开源翻版-源码

  2. OutpostHD自述文件 OutpostHD是Sierra On-Line在1994年发布的OUTPOST的重新实现。它不是一个克隆。 这是对OUTPOST的完全重新设计，它采用了核心概念，并在更有趣，响应更快的游戏中重新实现了它们。 有关最新信息，请访问The Outpost Universe的。 您也可以查看以获取更多详细信息或参与讨论。 要求 对于Windows Windows 7 64位（未在Vista或XP上进行过测试，但可能有效） 2GB RAM 32MB可用硬盘空间 可以

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：490kb
    • 提供者：weixin_42117037

  1. OpenBenchy：适用于CPU，GPU和xPU的开源基准-源码

  2. OpenBenchy：适用于CPU，GPU和xPU的开源基准

  3. 所属分类：其它

  1. 雅典娜：基于序列到序列的语音处理引擎的开源实现-源码

  2. 雅典娜 Athena是端到端语音处理引擎的开源实现。 我们的愿景是增强语音处理的端到端模型的工业应用和学术研究。 为了使所有人都能使用语音处理，我们还将在一些开源数据集上发布示例实现和配方，以完成各种任务（自动语音识别，语音合成，语音转换，说话者识别等）。 我们所有的模型都在Tensorflow> = 2.0.1中实现。 为了易于使用，我们提供了带有的无Kaldi 特征提取器。 1）目录 2）主要特点 基于混合注意力/ CTC的端到端ASR 语音转换器 无人监督的预训练 使用Horov

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：872kb
    • 提供者：weixin_42131013

  1. raster-vision：一个用于卫星和航空影像深度学习的开源框架-源码

  2. Raster Vision是一个开放源代码Python框架，用于在卫星，航空和其他大型影像集（包括倾斜的无人机影像）上构建计算机视觉模型。 它允许用户（不需要成为深度学习专家！）可以快速重复地配置执行机器学习管道的实验，包括：分析训练数据，创建训练芯片，训练模型，创建预测，评估模型和捆绑模型文件和配置，以便于部署。 内置支持使用PyTorch进行芯片分类，对象检测和后端语义分割。 可以在内置支持使用在云中运行的CPU和GPU上执行实验。 该框架可扩展到新的数据源，任务（例如实例分段），后

  3. 所属分类：其它

  1. khiva：用于分析GPU和CPU中时间序列的算法的开源库-源码

  2. 希瓦 建立文件 构建Linux和Mac OS 建立视窗 代码覆盖率 Khiva是高效算法的开源库，可分析GPU和CPU中的时间序列。 它可用于从一个或一组时间序列中提取见解。 大量可用的方法使我们能够了解每个时间序列的性质。 根据此分析的结果，用户可以降低尺寸，发现重复的图案或不和谐，从给定的时间序列中了解季节或趋势，进行预测并检测异常。 Khiva为大规模时间序列分析提供了一种手段。 这些分析可以在能源，金融，电子医疗，物联网，音乐行业等多个行业的广泛中。 Khiva受到 ， 和等其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：471kb
    • 提供者：weixin_42121725
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