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搜索资源列表

  1. KCF源码代码

  2. ## Tracking with Kernelized Correlation Filters Code author : Tomas Vojir ________________ This is a C++ reimplementation of algorithm presented in "High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters" paper. For more info and implementation in

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-05
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：ponder031

  1. Keras中文文档.pdf

  2. Keras官方文档PDF版，带书签，一共307页，完整版，目前最好的版本！欢迎下载！model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：dzgybd

  1. tfjs-workshop-源码

  2. tfjs-车间 包含材料。 演示幻灯片在： $ git clone gitgithub.com:Machine-Learning-Tokyo/tfjs-workshop.git 先决条件 要安装nodejs，建议使用 。 网路 网页js 它们是使用进行图像分类的简单应用， 是用于图像分类的轻量级模型。 步骤1.使用初始模型运行演示应用程序 Web应用程序使用MobileNet演示图像分类。 该应用程序对给定图像进行了分类。 初始模型将从下载， 是用于发布预训练的深度学习模型的注册表。 $

  3. 所属分类：其它

  1. learning-git-2-源码

  2. learning-git-2

  3. 所属分类：其它

  1. DATA110_Git-源码

  2. Git教程 本教程中的材料在惊人的教程“学习足够的危险知识”（ ）中进行了更详细的介绍。 1.获取一个Github帐户 转到 。 如果您碰巧已经有一个Github帐户，请继续并登录。 对于大多数人来说，您将需要设置一个Github帐户。 您可以为此使用任何电子邮件地址。 选择一个您愿意使用的用​​户名，以防将来决定将Github用于将来的专业项目。 还要尝试在将来记住您的密码！ 登录到现有帐户后，您可能会看到一个绿色按钮，显示“新建”。 点击那个。 如果您是新用户，则可能会询问您一些调查

  3. 所属分类：其它

  1. learning-microssevicos-spring-源码

  2. 学习微seviscoscos春天 aprendizado realizado com base no curso Osconteúdosdo curso inclem： API实体假请求 Ribbon para balancea carnamento de carga Servidor Eureka para registro dosmicrosserviços API网关自动生成 Hystrix paratolerânciaa falhas OAuth和JWT自动保留 Git中央服务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：238kb
    • 提供者：weixin_42144554

  1. learning-to-self-train:学习自我训练的半监督少拍-源码

  2. 学习自我训练的半监督少拍分类 该存储库包含论文的TensorFlow实现 。 检查。 概括 安装 为了运行此存储库，我们建议您将Python 2.7或3.5和TensorFlow 1.3.0与Anaconda一起安装。 您可以下载Anaconda并在其官方网站上阅读安装说明： : 创建一个新环境并在其上安装tensorflow： conda create --name lst-tf python=2.7 conda activate lst-tf conda install ten

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：weixin_42126749

  1. retreat1-ex3:此库包含“ Hack Your Learning Session 1 Git练习”的第3部分。 关注我们的社交媒体-源码

  2. 掌握您的知识：第1部分-第3部分 本节练习的目的是扩大您对git命令的了解，这些命令可以重写历史记录。 具体来说，您将学习有关git rebase以及如何使用交互式rebasing来修改，重新编写字词，删除，重新排序，压缩和拆分提交。 要了解这些功能，您将观看2个YouTube短视频。 然后，您将练习将git命令与为您预先创建的分支和提交一起使用。 练习1-9是个人练习，不需要团队合作即可完成。 但是，我们鼓励您与团队合作分享知识并互相帮助。 如果您有时间，应该在一个小组中进行练习10！ 问题

  3. 所属分类：其它

  1. Learning-Management-Project-源码

  2. 学习管理项目 该项目是使用版本11.2.2生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行ng build来构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：201kb
    • 提供者：weixin_42124497

  1. learning-chess-blindfolded：论文的代码和数据-盲目学习国际象棋：在世界状态跟踪上评估语言模型-源码

  2. 被蒙住眼睛的国际象棋：评估世界状态跟踪的语言模型 国际象棋作为评估世界状态跟踪语言模型的测试平台。 通过Huggingface模型毂释放。 与预训练的模型进行交互。 设置 步骤1 git clone https://github.com/shtoshni92/learning-chess-blindfolded.git cd learning-chess-blindfolded/ 步骤2：安装软件包。 以下是可以单独安装的核心功能。 chess==1.3.0 pytorch-lightni

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：126kb
    • 提供者：weixin_42108778

  1. PhishCatch：使用Ensemble Learning分析和检测网络钓鱼URL的框架-源码

  2. 欢迎使用PhishCatch 使用Ensemble Learning分析和检测网络钓鱼URL的框架。 我们使用了4种不同的功能类别： 基于格式的[9个功能] 基于对象的[3个功能] 基于HTML和JS的[4个功能] 基于域的[3个功能] 评估 我们根据50,000个最新URL对我们的框架进行了评估。 我们基于Maxvote的方法可产生93.2％的准确度，几乎可以与最新技术相媲美。 安装及使用 要测试网址： 下载或克隆仓库（git clone ） 安装所需的依赖项pip insta

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_42101641

  1. 简单-源码

  2. SimPLe PyTorch SimPLe算法的PyTorch实现用于Arcade Learning Environment的Atari 2600游戏。 基于论文。 SimPLe从Freeway的4个初始帧中预测出将来的46帧。 安装 该程序使用python 3.7和CUDA 10.2（如果已启用），并已在Ubuntu 20.04.1上进行了测试。 运行以下命令以安装依赖项： pip install torch==1.7.0 gym==0.15.7 gym[atari] opencv-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：732kb
    • 提供者：weixin_42119989

  1. AIML项目：我作为Great Learning的PGP的一部分完成的项目-人工智能和机器学习-源码

  2. 人工智能和机器学习项目 作为Great Learning PGP（人工智能和机器学习）的一部分完成的项目。 安装 $ git clone https://github.com/sharmapratik88/AIML-Projects.git $ cd AIML-Projects 完成的项目 1.统计学习 涵盖描述性统计，概率和条件概率，假设检验，推论统计，概率分布，分布类型和二项式，泊松和正态分布。 项目链接： 该项目使用假设检验和可视化来利用客户的健康信息（例如吸烟习惯，bmi，年龄和性别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：31mb
    • 提供者：weixin_42160425

  1. angular2-flask：具有python-flask后端的简单angular2应用程序（Learning Angular2）-源码

  2. 角2-烧瓶 Backend Frontend 带有python烧瓶后端的简单angular2应用程序（用于学习angular2） Dockerized版本： 当前版本正在使用nginx提供静态文件。 在项目根目录中执行docker-compose up 导航到http://localhost:3000并使用admin:admin登录 信息 backend目录包含带有简单身份验证方法的烧瓶后端 front目录包含基于的angular2前端 用法 克隆仓库 git clone --dept

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：586kb
    • 提供者：weixin_42097369

  1. learning-site-源码

  2. 学习网站项目 使用Sanic和Bulma进行练习。 开发环境设置 步骤1：安装 点安装诗 在命令行中 步骤2：克隆存储库 在合适的位置运行 git clone 文件结构现在看起来应该像 learning-site ├── learning_site │ ├── templates │ ├── __init__.py │ ├── __main__.py │ └── app.py ├── .gitignore ├── .pre-commit-config.yaml ├── LI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-02
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：weixin_42128270

  1. RegNet-Search-PyTorch:使用PyTorch搜索RegNet-源码

  2. 搜索RegNet-PyTorch 使用PyTorch和实现神经结构搜索。 在 CVPR 2020上的教程中将使用此示例和 。 模型 参考 加速器 配置 RegNet-0.4GF 官方的 72.38 RegNet-0.4GF 我们的 72.18 RegNet-4.0GF 官方的 79.03 official ：使用官方配置。 ours ：使用我们的搜索配置。 训练HP设置： learning rate: 0.2, batch size: 512, weight decay: 1e-4, 快速开始

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_42102713