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  1. TimestampActionSeg-源码

  2. 时间戳监督中的时间动作细分 该存储库提供了Timestamp Supervision中的“时间动作细分”一文的PyTorch实现。 经过测试： PyTorch 1.1.1 Python 3.6.10 训练： 下载数据文件夹，其中包含功能和基本事实标签。 （〜30GB）（尝试从下载）） 解压缩它，以便将data文件夹与main.py同一目录中。 此存储库中“数据/”中的三个.npy文件是时间戳注释。 将每个放在相应的地面真相文件夹中。 例如，。/ ./data/breakfast/gr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：155kb
    • 提供者：weixin_42120550

  1. SDU-ds-QA系统-源码

  2. SDUcs数据结构和算法质量保证系统 资料处理 运行geneCql.py，我们创建了neo4j数据库 train_data 我们将火车数据作为json结构 运行train_dataprocess.py 火车 我们使用keras的多层损失层使用bert checkpoint和idcnn 运行train / run_train.sh 使用模型 第一次运行deploy / run_deploy.sh 我们可以通过api 127.0.0.1:2020获取数据 预测 使用prefromgraph.p

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  1. ds_template：数据科学项目的cookiecutter模板-源码

  2. Cookiecutter模板 用于DS项目的模板。 目录 Python> = 3.7 PyTorch> = 1.1 张量板> = 1.4 清晰的文件夹结构，适用于许多机器学习项目。 通过.yml文件配置运行，以便于实验。 检查点保存和恢复。 达格斯特整合 $ pip install cookiecutter $ cookiecutter . $ cd path/to/repo 现在已经创建了一个模板项目！ $ make env $ conda activate

  3. 所属分类：其它

  1. ds-train-源码

  2. ds实践 数据科学实践

  3. 所属分类：其它

  1. 数据集：TFDS是准备与TensorFlow，Jax等一起使用的数据集的集合。-源码

  2. TensorFlow数据集 TensorFlow数据集提供许多公共数据集，例如tf.data.Datasets 。 文献资料 要安装和使用TFDS，我们强烈建议从我们的。 在中以交互方式进行尝试。 我们的文档包含： 所有列表 # !pip install tensorflow-datasets import tensorflow_datasets as tfds import tensorflow as tf # Construct a tf.data.Dataset ds = tfds .

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：80mb
    • 提供者：weixin_42137022

  1. dsc-convolutional-neural-networks-codealong-nyc-ds-021720-源码

  2. 卷积神经网络-Codealong 介绍 在此代码中，我们将重新研究以前的圣诞老人图像分类示例。 为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。 从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进性能。 建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。 但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。 （在Macbook pro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。） 目标 你将能够： 使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像 解释为什么训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：344mb
    • 提供者：weixin_42148053