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搜索资源列表

  1. onnx-ml-demo:使用ONNX进行模型推理的演示-源码

  2. ONNX-ML演示 火车 使用综合数据训练模型： python3 train/train.py 模型文件将在models目录中生成。 推理 这将从models目录中加载模型，并对综合数据进行推断： python3 train/infer.py 使用ONNXRuntime转换模型并运行推理 scikit学习模型 转换模型 python3 converter/convert_basic.py models/scaler.pkl models/scaler.onnx python3 convert

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：69kb
    • 提供者：weixin_42102358

  1. TrianFlow:“迈向更好的通用化”的代码发布-源码

  2. 迈向更好的概括：无需PoseNet的联合深度姿势学习 创建者，野芷蜀，。 介绍 此实现基于我们的CVPR'2020文件“迈向更好的通用化：无需PoseNet的联合深度姿势学习”。您可以在找到本文的arXiv版本。在此存储库中，我们发布了TrianFlow （我们的方法）和强大的基准PoseNet-Flow方法的代码和预训练模型。 安装 该代码基于Python3.6。您可以使用virtualenv或conda来设置指定的环境。然后运行： pip install -r requirements.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：894kb
    • 提供者：weixin_42131439

  1. Software-Cw:CS261软件项目-源码

  2. 德意志银行反馈系统 该系统的目的是实现一种情绪检索系统，该系统将以语言处理的形式利用机器学习。 然后，该输入数据将通过一系列图形和简洁的可视化显示给演示者。 跑步 类型： make 如果makefile不起作用，请按照以下说明进行操作： 安装 使用软件包管理器安装NLTK。 pip3 install nltk 安装烧瓶 pip3 install flask 跑步 首先实例化数据库 python3 createDB.py 然后跑 flask run 或者 py -m flask run

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：965kb
    • 提供者：weixin_42134285

  1. StudentInfoWebApp:基于python的django框架写的学生信息管理系统-源码

  2. StudentInfoWebApp 基于python的django框架写的学生信息管理系统 使用python3.6 + MySql5.7 + django开发的一个演示。主要的功能是学生信息的增删查找，界面功能比较简单，适合django初学者学习。 有疑问联系QQ：1369990551

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42174098

  1. Open_QG:开源QG系统（Question Generation，问题生成），基于Pytorch和Transformer编写-源码

  2. 开源QG系统（Question Generation，问题生成） 当前实验结果不理想，但确实是按照标准变压器实现的，有兴趣的大佬拿来做baseline的话提升空间应该会很大（手动滑稽）作者目前在做别的QG研究，暂时无暇继续完善该项目，有兴趣的大佬可以直接叉，也欢迎在issue区留言或者直接找到作者的联系方式 系统基本介绍 使用Python版本：Python3.6（其中模型评估部分脚本基于Python2.7）使用深度学习框架：Pytorch0.4.1使用模型结构：变压器使用数据集：SQuAD（可扩

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  1. face_recognition:人脸识别考勤系统-源码

  2. 人脸识别考勤系统 软件商用说明 逐步学习交流及一切非盈利用途，禁止商用。 说明 软件的话从去年到现在，一直完美支持100人以上考勤，如果在编译过程中遇到了任何报错，可以给我留言，如果看到的话，我会免费提供解答。 ： 。备注：人脸识别考勤。 软件打包 软件打包可参考： 提示：关于python打包教程，最近有网友提醒我，我才发现被segmentfault给我隐藏起来了，除了我，其他人都看不见，具体原因不知道为什么，可能是因为我做了个爬虫软件演示吧。因为是几年前写的所以，也就不考虑转移到其他平台了

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42099151

  1. Demo-源码

  2. 演示版 前言 包含读书，课程，工具开发，LeetCode，Demo等项目的自我学习代码集合 介绍 书：流畅的Python 课程：浙大-数据结构 演示：小练习，例子 Leetcode：目前222 Python3.7_source_code：Python3.7源码 工具：工具开发

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：109mb
    • 提供者：weixin_42122838

  1. django-blog-tutorial：基于Python3.5和Django 1.10的Django Blog项目-源码

  2. 第二版已发布！第二版已发布！第二版已发布！ Django博客教程第二版全面升级，带来以下新特性，帮助初学者更好地学习django： 基于最新版django 2.2 Pipenv无痛管理虚拟环境和依赖 更加简单无痛苦的部署流程，几条命令快速上线，一键脚本无痛更新 开启HTTPS新时代 Elasticsearch全文搜索 强烈不再建议学习旧版，第二版教程戳下面直达： PS： Django全栈计划已启动，戳了解详情，感兴趣的童鞋请持续关注我的博客：。 免费，中文，零基础，完整的项目，基于最新版

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    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：129kb
    • 提供者：weixin_42106299

  1. 面部表情识别-源码

  2. 开源深度学习框架用于面部表情识别（FER） 。 经过训练的模型在fer2013中达到了65％的准确性。 如果您喜欢这个，请给我个星星。 依存关系 FER要求： Python（> = 3.3） TensorFlow（> = 1.1.0） OpenCV（python3-version） 仅在Ubuntu和macOS Sierra中进行了测试。 其他平台不确定是否能正常工作。 当遇到问题时，打开一个问题，我会尽力解决这个问题。 用法 演示 要运行演示，只需键入： python3 ma

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    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：38mb
    • 提供者：weixin_42100129

  1. zcgl：本项目是利用python3.6 + django2.2开发的简易资产管理-源码

  2. c 项目演示： ://119.3.63.64/用户名和密码是nodelete / 123456请不要修改这个密码此项目为比较简单的资产管理。主要包含三块，1。资产列表； 2。人员列表； 3。日志审计首次采用python3.6 + django2.2前端采用html + css + js希望你们能喜欢这个项目，有bug可以联系我（ ）项目的经过可以看本人博客这个项目放到网上之后，有太多人发邮件给我，说不知道如何启动项目，了解下来，基本上都是刚接触django的，想通过这个简单的项目来学习如何使

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：798kb
    • 提供者：weixin_42116604

  1. comp300：最后一年项目的逆向强化学习-源码

  2. COMP300：演示中的反加固学习 该存储库包含用于为我的反强化学习的最后一年项目进行实验的代码。 此外，它还包含一个GUI，可让用户在此处进行自己的实验，而无需了解技术细节。 最后，其中包含了一些结果，以显示有关如何运行和分析实验的示例。 设置 要设置此软件包，您首先需要克隆存储库并设置虚拟环境，以避免与其他项目发生冲突。 git clone https://gitlab.cs.man.ac.uk/f46471pq/comp300.git cd comp300 下一步设置并使用venv激

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    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：78mb
    • 提供者：weixin_42143806

  1. ecs-rogal：实验性Python roguelike项目-源码

  2. 自主的 希望这将在将来成为一个roguelike游戏/ roguelike引擎。 现在，它更像是一种实验性的正​​在进行中的概念验证技术演示学习工具，而不是实际的游戏。 由Python 3 + ，其灵感来自精彩的 主要发展目标 使用架构 尽可能使核心游戏机制与渲染/用户输入代码脱钩 在tcod.Console使用抽象层，因此可以轻松切换到其他渲染引擎（BearLibTerminal？裸露的诅咒？谁知道别的！） 尽可能多地了解游戏开发和设计，类角色机制，程序生成，FOV / LOS算法，AI

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：105kb
    • 提供者：weixin_42168555

  1. 演示网钩-源码

  2. 演示网钩 显示如何将NLP模型连接到。 我们将使用Python， ， ， 和 。 Webhooks的介绍和完整的分步指南在这里： ://tagtog.medium.com/connect-your-nlp-models-to-tagtog-using-webhooks-13d422ae4dff 通过此存储库，您将学习如何设置tagtog Webhook以及如何管理由Webhook生成的事件通知： 将文档上载到tagtog后，使用文档ID从tagtog获取文档内容。 要使用spaCy

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  1. Python3：学习演示-源码

  2. Python3：学习演示

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  1. 具有深度学习功能的船形检测轨迹跟踪：从单眼摄像机拍摄的单个视频（具有未知的摄像机固有和外部参数），以GPS坐标跟踪目标船的轨迹-源码

  2. 深度学习中的船只轨迹跟踪 从GPS坐标中跟踪目标船的轨迹，该信号来自具有未知摄像机固有和外部参数的单眼摄像机拍摄的单个视频。 检测器的第一阶段使用经过定制培训的YOLOv4对象检测器。 通过学习成本函数的二次近似来估计轨迹。 该项目是我们团队参加美国海军举办的AI海上海上竞赛的项目。 我们的团队在参加比赛的31所大学中排名第二。 球队 顾问：Olugbenga Anubi博士成员：Ashwin Vadivel，Boluwatife Olabiran，Muhammad Saud Ul Hassan

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    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：686kb
    • 提供者：weixin_42098830

  1. 示例：学习使用Python和Qt创建桌面应用-源码

  2. PyQt示例2020 这些PyQt示例向您展示了如何使用Python和Qt创建桌面应用程序。 从“ Hello World”开始或浏览官方PyQt演示。 您可以自己在Windows，Mac或Linux上运行每个示例。 您只需要Python3。有关说明，请参见。 这些示例摘自以下书籍： 通过迈克尔·赫尔曼（Michael Herrmann） PyQt官方演示 还包含大量示例文件。 您可以在目录中找到转载的内容。 启动它们的最简单方法是遵循以下的，然后执行以下命令： cd src/pyqt-

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  1. CTAI：基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统，以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建，植入架设和前端访问功能-源码

  2. :hospital: CTAI 基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统 系统以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建，植入架设和前端访问功能。医生只需通过网络上传ct图像文件，后台就会使用训练好的模型进行肿瘤区域的分割，然后将勾画好肿瘤区域的图像返回，还有肿瘤区域的一些特征（如面积，周长，强度等），并且提供前几次诊断的特征数据并排列成图表进行对比来辅助医生诊断。 觉得不错欢迎给star :white_medium_star:哦 在线演

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  1. phaser3-spelunxlike：在JavaScriptPhaser v3中实现的类似Spelunx的游戏演示-源码

  2. Phaser 3类似于Spelunx的演示（未完成） 在Cpel的Spelunx静脉中的一个怪异区域徘徊。 该存储库对我来说是和Javascr ipt学习的经验。 跑步 现在，我只使用python3 -m http.server并在Firefox for Ubuntu中打开 。

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：354kb
    • 提供者：weixin_42131618

  1. MachineLearning：Python 3实现的机器学习算法-源码

  2. 机器学习 机器学习算法的Python 3实现 该存储库提供了用于通过Python 3实现基本机器学习算法的演示程序。我希望这些程序能帮助人们理解机器学习理论和实现的美丽。 我将不时丰富这些实现和描述。 如果您将我的任何作品包括在您的网站或项目中； 请添加此存储库的链接，并给我发送电子邮件以通知我。 欢迎您发表评论。 谢谢， 算法 描述 链接 通过计算先前观测值的熵来测量信息增益，决策树算法可以帮助我们预测决策或结果 和 减少尺寸的方法 和 GMM是最统计上最成熟的数据聚类（和密度估计）方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：101mb
    • 提供者：weixin_42175035

  1. orange3教育：Orange用于Orange 3的机器学习和数据挖掘的教育小部件-源码

  2. Orange3-教育 用于机器学习和数据挖掘的教育部件。 执照：CC-BY-NC-3.0 为了在商业上使用此软件包，请获得许可证。 Educational Add-on中的小部件演示了几个关键的数据挖掘和机器学习过程。 这些小部件对初学者很有用，以帮助他们理解数据挖掘中关键算法的内部工作，并使教师能够直观地解释教室中的各种方法。 安装 要使用pip安装附加组件 pip install Orange3-Educational 要从源代码安装加载项，请运行 python setup.py in

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