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搜索资源列表

  1. TensorFlow:学习TensorFlow库源码程序-源码

  2. TensorFlow:学习TensorFlow库源码程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42176827

  1. click_bait_filter_ml-源码

  2. CLICKBAIT-FILTER-ML 描述 该应用程序是一组服务的一部分，这些服务计划依靠用户输入和机器学习来消除点击诱饵的网络。完整的应用程序通过存储用户单击的项目并使用它们传播什么是点击诱饵以及什么是合法的新闻，故事等来起作用。这是与机器学习分类器一起完成的。完整的应用程序功能可在所有站点上使用，因此可以使您在浏览Web时提高工作效率。这是通过为用户提供滑块来实现的，该滑块使他可以过滤被认为是点击诱饵的内容，同时突出显示被认为不是的内容。此外，它还可以向用户显示每个域中大多数点击行为内容的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42139302

  1. Basker12-源码

  2. 嗨，我在Basker12 :waving_hand: 我的主要编程语言是Python。 查看我的仓库。 我知道的编程语言。 语言 描述 Python :snake: Python是我的主要编程语言。对初学者来说非常好，但是通过建立神经网络可以使它非常先进。 Java :hot_beverage: 我对Java有一点了解，但是从我看到的内容来看，我会非常喜欢它。看起来是一个巨大的挑战。 我想学习的编程语言。 语言 描述 C ++ 我想学习C ++，因为它主要用于游戏行业，我的梦想之一是在Na

  3. 所属分类：其它

  1. my-profile:该存储库包含我的演讲者个人资料以及我过去所做的演讲列表-源码

  2. 传 Google Inc. TensorFlow开发倡导者Khanh LeViet 英语 Khanh LeViet是Google的TensorFlow开发倡导者，帮助开发人员使用Edge AI创建出色的应用程序。 他在技术会议上发表演讲，在GitHub上编写和发布示例代码。 在从事AI之旅之前，Khanh是一名移动开发人员，负责Android和iOS。 日本人 GoogleでEdge AIに关するグローバルの启蒙活动を担当しています。私のミッションは，TensorFlow Liteをはじめ，An

  3. 所属分类：其它

  1. intenseye-boun-workshop:BOUN技术峰会研讨会代码（03.03.2019）-源码

  2. 浏览器中的情绪和性别识别 Intenseye Bogazici大学技术峰会研讨会 该应用程序用于演示如何使用javascr ipt和Tensorflow.js在浏览器上运行深度学习模型 演示版 要运行该演示，请访问 。 发展 该项目是通过引导的。 有关如何运行它的更多信息，请访问链接。 为了在开发模式下运行该应用程序，您可以运行： npm install npm start 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 多个预训练的模型以ur

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  1. LMPM-源码

  2. 瘦均蛋白机！ 目录 项目概况 蛋白质的基于结构的设计在纳米颗粒疫苗中显示出巨大的希望。 然而，设计和纳米颗粒的功能和使用的主要障碍之一是次优分泌。 在这个项目中，我们分析了三种不同生物（人类，酵母和大肠杆菌）中的蛋白质，以将亚细胞位置与遗传可编码特征相关联。 我们还添加了扩展此模型的选项，以包括跨膜电位，二级结构螺旋的百分数和氨基酸的柔韧性。 这些模型可预测蛋白质属于分泌类的可能性。 我们还添加了将点突变引入设计的蛋白质中以提高分泌分数的功能。 依存关系 用于计算分子生物学的工具，包括序列转换

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：142mb
    • 提供者：weixin_42118160

  1. bleurt:BLEURT是基于迁移学习的自然语言生成量度-源码

  2. BLEURT：基于迁移学习的自然语言生成指标 BLEURT是自然语言生成的评估指标。 它以一对句子作为输入，一个参考词和一个候选词，并返回一个分数，该分数指示该候选词的语法程度，并传达参考词的含义。 它可与和 。 BLEURT是一种经过训练的指标，也就是说，它是根据收视率数据进行训练的回归模型。 该模型基于 。 该存储库包含使用它和/或针对您自己的应用程序对其进行微调所需的所有代码。 BLEURT使用Tensorflow，并从现代GPU（它也运行在CPU）上受益匪浅。 有关BLEURT的全面

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42117037

  1. tensorflow:Ruby的深度学习-源码

  2. TensorFlow :fire: 端到端机器学习平台-用于Ruby 该gem目前处于实验阶段，目前仅支持基本的张量操作。 请访问以获得更完整的深度学习库。 要在Ruby中运行TensorFlow模型，并使用 。 查看以获取完整示例。 安装 。 对于自制软件，请使用： brew install tensorflow 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'tensorflow' 入门 该库遵循TensorFlow 2 。 目前缺少许多方法和选项。 这是。 欢迎其

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    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：112kb
    • 提供者：weixin_42118770

  1. deepmath:神经网络定理证明的实验-源码

  2. 深渊 Deepmath项目旨在使用深度学习和其他机器学习技术来改进自动定理证明。 Deepmath是与几所大学之间的合作。 免责声明： 该存储库中的源代码不是Google的官方产品，而是与外部研究团队的研究合作。 安装 Deepmath依赖于TensorFlow，后者作为子模块包含在内。 使用或查看Dockerfile来deephol我们的神经证明程序deephol的构建说明。 它需要连接到校对助手服务器。 有关服务器实现，请参见 。

  3. 所属分类：其它

  1. Image-Identification-App:图像识别应用程序内置于React中，并使用针对浏览器“ TensorFlow.js”的机器学习框架和针对图像分类“ MobileNet”的预训练模型在Firebase上部署-源码

  2. 图像识别应用 使用React，TensorFlow.js（使用MobileNet）和 :red_heart: 该应用程序已在Firebase上实时部署： ://identifyimage-2021.web.app/ 使用Reactor内置的图像识别应用程序，并使用针对浏览器“ TensorFlow.js”的机器学习框架和针对图像分类“ MobileNet”的预训练模型在Firebase上部署。 上载单个图像并在图像中标识对象。 您可以从互联网上使用“图片网址”。 “最近的图像”选项，以

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：200kb
    • 提供者：weixin_42099815

  1. elasticdeform：N维图像（Python，SciPy，NumPy）的微分弹性变形-源码

  2. N维图像（Python，SciPy，NumPy，TensorFlow）的弹性变形 该库为N维图像实现了基于弹性网格的变形。 弹性变形方法在 Ronneberger，Fischer和Brox，“ U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络”（ ） Çiçek等人，“ 3D U-Net：从稀疏注释中学习密集的体积分割”（ ） 该过程将为每个栅格点生成一个具有随机位移的粗位移网格。 然后对该网格进行插值以计算输入图像中每个像素的位移。 然后，使用位移矢量和样条插值使输入图像变形。 除了正

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：120kb
    • 提供者：weixin_42171208

  1. keras-applications：流行的深度学习模型的参考实现-源码

  2. Keras应用 Keras应用程序是Keras深度学习库的applications模块。 它为许多流行的架构提供模型定义和预训练权重，例如VGG16，ResNet50，Xception，MobileNet等。 在以下位置阅读文档： : Keras应用程序可以直接从Keras的最新安装中导入： from keras import applications Keras应用程序与Python 2.7-3.6兼容，并根据MIT许可证进行分发。 表现 使用Keras应用程序和TensorFlo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：317kb
    • 提供者：weixin_42150360

  1. Brain_Mri_image_classification_Tensorflow：Web应用程序-源码

  2. 脑部MRI图像分类 肿瘤图像分类器 一个网络应用程序，它使用一种使用卷积神经网络训练的机器学习模型，根据肿瘤的类别对MRI图像进行分类。 最后一年的项目成功地将分类机器学习模型集成到前端。 前端：HTML，CSS，Javascr ipt，Jquery 后端：Python，Flask，jinja 库：Tensorflow

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42179184

  1. tfdata：用于数据处理的实用程序项目-源码

  2. 数据 创建该存储库是为了帮助使用tensorflow处理深度学习模型的数据。

  3. 所属分类：其它

  1. tfjs-models：TensorFlow.js的预训练模型-源码

  2. 预先训练的TensorFlow.js模型 该存储库托管了一组已移植到TensorFlow.js的预训练模型。 这些模型托管在NPM和unpkg上，因此可以在任何开箱即用的项目中使用。 它们可以直接使用，也可以在TensorFlow.js的转移学习设置中使用。 要查找有关模型的API，请查看各自目录中的自述文件。 通常，我们尝试隐藏张量，以便非机器学习专家可以使用该API。 对于有兴趣贡献模型的人，请以评估兴趣。 我们正在尝试添加可以补充现有模型集的模型，并可以在其他应用程序中用作构建块。

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    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：76mb
    • 提供者：weixin_42104181

  1. tensorforce：Tensorforce：用于应用强化学习的TensorFlow库-源码

  2. Tensorforce：用于应用强化学习的TensorFlow库 介绍 Tensorforce是一个开源的深度强化学习框架，重点是模块化的灵活库设计以及在研究和实践中的应用程序的直接可用性。 Tensorforce建立在之上，需要Python 3。 Tensorforce遵循了一系列高级设计选择，这些选择使其与其他类似的库区别开来： 基于模块化组件的设计：最重要的是，功能实现应尽可能地普遍适用和可配置，这可能需要忠实地类似于介绍文章的细节而付出一些代价。 RL算法和应用程序的分离：算法与输

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    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42131367

  1. openvino：OpenVINO:trade_mark:工具包存储库-源码

  2. -深度学习部署工具包存储库 该工具包允许开发人员通过与应用程序逻辑集成的高级C ++推理引擎API部署预训练的深度学习模型。 此开源版本包括几个组件： ， 和以及CPU，GPU，MYRIAD，多设备和异构插件，以加速在和 Graphics上的深度学习推理。 它支持预训练模型，以及100多种流行格式（例如Caffe *，TensorFlow *，MXNet *和ONNX *）的开源和公共模型。 存储库组件： 执照 深度学习部署工具包已获得。 通过为该项目做出贡献，您同意其中的许可和版权条款，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：weixin_42098892

  1. 切线：纯Python中的源到源可调试衍生物-源码

  2. 切线 Tangent是一个新的，免费的开源Python库，用于自动区分。 现有的库通过跟踪程序的执行情况（在运行时，例如PyTorch）或通过建立动态数据流图，然后区分图（提前，例如TensorFlow）来实现自动区分。 相反，Tangent对Python源代码本身执行提前的autodiff，并生成Python源代码作为其输出。 切线在机器学习工具的空间中占据了独特的位置。 结果，您最终可以像其余程序一样读取自动派生代码。 切线对研究人员和学生很有用，他们不仅希望用Python编写模型，还

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_42151729

  1. textaugment：TextAugment：文本增强库-源码

  2. 您刚刚找到了TextAugment。 TextAugment是一个Python 3库，用于为自然语言处理应用程序扩充文本。 TextAugment站在 ， 和的巨大肩膀上，并与它们很好地配合使用。 目录 产品特点 生成综合数据以提高模型性能，而无需人工 简单，轻巧，易于使用的库。 即插即用到任何机器学习框架（例如PyTorch，TensorFlow，Scikit-learn） 支持文字数据 引文 。 要求 Python 3 以下软件包是依赖程序，将自动安装。 $ pip install

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：117kb
    • 提供者：weixin_42175971

  1. 中心：通过重用TensorFlow模型的一部分进行迁移学习的库-源码

  2. TensorFlow集线器 是可重用资产的存储库，可用于使用进行机器学习。 特别是，它提供了经过预训练的SavedModel，可以将其重用于解决新任务，而所需的训练时间和训练数据更少。 该GitHub存储库托管tensorflow_hub Python库，以最少的代码以及其他关联的代码和文档下载和重用TensorFlow程序中的SavedModels。 入门 的资产类型 的和。 不推荐使用： 及其“集合。 使用图书馆 讲解 贡献 如果您想为TensorFlow Hub做出贡献，请务必查看。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42153801
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