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  1. 关于旁路电容的深度研讨(三)

  2. 旁路电容是关注度低、没有什么魅力的元器件，一般来说，在许多专题特写中不把它作为主题，但是，它对于成功、可靠和无差错的设计是关键。 来自Intersil公司的作者David Ritter和Tamara Schmitz参加了关于该主题的进一步对话。本文是对话的第三部分。Dave和Tamara信仰辩论的价值、教育的价值以及谦虚地深入讨论核心问题的价值；简而言之，为了获取知识而展开对一个问题的讨论。

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    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：389120
    • 提供者：weixin_38621870

  1. 关于旁路电容的深度研讨(二)

  2. 旁路电容是关注度低、没有什么魅力的元器件，一般来说，在许多专题特写中不把它作为主题，但是，它对于成功、可靠和无差错的设计是关键。 通过一次关于基本知识的对话，让我们深入考察那没有什么魅力但是极其关键的旁路电容和去耦电容。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：346112
    • 提供者：weixin_38545959

  1. 关于旁路电容的深度研讨(一)

  2. 旁路电容是关注度低、没有什么魅力的元器件，一般来说，在许多专题特写中不把它作为主题，但是，它对于成功、可靠和无差错的设计是关键。来自Intersil公司的作者David Ritter和Tamara Schmitz参加了关于该主题的进一步对话。本文是对话的第一部分。Dave和Tamara信仰辩论的价值、教育的价值以及谦虚地深入讨论核心问题的价值；简而言之，为了获取知识而展开对一个问题的讨论。下面请“聆听”并学习。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：147456
    • 提供者：weixin_38501299

  1. 百度飞桨paddlepaddle人脸检测主题创意赛参加记录

  2. 百度飞桨人脸检测主题创意赛参加记录今天报名参加了百度飞桨的人脸检测主题创意赛，重在(xiao)参(li)与(pin)~~~ 今天报名参加了百度飞桨的人脸检测主题创意赛，重在(xiao)参(li)与(pin)~~~ https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/402840 这是我的项目地址，fork了官方的人脸检测示例，结果运行的时候提示没有保存预测图片，（paddlehub真的太好用了，几行代码运行各种深度学习模型，伸手党的福利啊，这里墙裂

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    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38653040

  1. 百度飞桨paddlepaddle人脸检测主题创意赛参加记录

  2. 百度飞桨人脸检测主题创意赛参加记录今天报名参加了百度飞桨的人脸检测主题创意赛，重在(xiao)参(li)与(pin)~~~ 今天报名参加了百度飞桨的人脸检测主题创意赛，重在(xiao)参(li)与(pin)~~~ https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/402840 这是我的项目地址，fork了官方的人脸检测示例，结果运行的时候提示没有保存预测图片，（paddlehub真的太好用了，几行代码运行各种深度学习模型，伸手党的福利啊，这里墙裂

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    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38720461

  1. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记

  2. 伯禹公益AI《动手学深度学习PyTorch版》Task 05 学习笔记 Task 05：卷积神经网络基础；LeNet；卷积神经网络进阶 微信昵称：WarmIce 昨天打了一天的《大革命》，真挺好玩的。不过讲道理，里面有的剧情有点为了“动作”而“动作”，颇没意思。但是Ubi的故事还是讲得一如既往得好。 言归正传，这3节课，前两节没什么意思，充其量复习了计算卷积层输出的特征图大小的公式： $ \mathbf{floor}((in_size + padding – kernel_size)/stri

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    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38720653

  1. 自然语言处理（NLP）：08 PyTorch深度学习之TextCNN短文本分类

  2. 本章节主要研究内容：基于PyTorch 深度学习工具来完成短文本分类 知识点 业务需求 文本分类应用场景、技术方案以及挑战 技术架构 文本分析 词向量 CNN 原理 tensorboardX 可视化 项目实战： 基于TextCNN短文本分类，主要从数据预处理、构建此表、Embedding、模型训练、tensorboardX可视化以及在线服务几个重要的环境进行学习 文本分类应用场景 文章分类服务对文章内容进行深度分析，输出文章的主题一级分类、主题二级分类及对应的置信度，该技术在个性化推荐、文章聚合

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    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：605184
    • 提供者：weixin_38663167

  1. gNet:迷你深度学习库-源码

  2. 网络 gNet是一个微型深度学习（DL）库。旨在了解DL的工作原理。它正在CPU上运行。它是用Python语言编写的，并用于： * Numpy for linear algebra calculations * Matplotlib for plottings * Texttable for proper printing of model summary in cmd * wget for download MNIST data * idx2numpy for load MNIST dat

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：991232
    • 提供者：weixin_42138716

  1. 300Days__MachineLearningDeepLearning:我正在分享我的300DaysOfData机器学习和深度学习之旅-源码

  2. 机器学习和深度学习300天数据之旅 书籍和资源 1. 2.机器学习综合指南 3.使用Scikit Learn，Keras和TensorFlow进行机器学习 4. 5. 6. 7. 调查报告 1. 项目和笔记本 1. 第1天的300DaysOfData！ 梯度下降和交叉验证：梯度下降是一种迭代方法，用于逼近最小化可微损失函数的参数。 交叉验证是一种重采样过程，用于评估有限数据样本上的机器学习模型，该样本具有一个将数据分为若干组的参数。 今天，在我的机器学习和深度学习之旅中，我简要阅读了一些基本

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    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42162978

  1. 通过具有K-mer嵌入的卷积网络发现主题

  2. 随着深度学习的飞速发展，一些基于深度神经网络的判别式主题发现方法逐渐成为主流，这也带来了预测准确性的巨大提高。 在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络的架构（eCNN），将嵌入层与GloVe相结合。 首先，eCNN通过滑动窗口将ChIP-seq数据集的每个单个序列划分为多个子序列，称为k-mers，然后通过GloVe将k-mers编码为相对低维的向量，最后使用多个卷积网络对每个向量进行评分。 实验表明，我们的体系结构可以在主题发现任务上获得良好的结果。

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：516096
    • 提供者：weixin_38743968

  1. Deep-Learning-From-Zero-To-Hero:这是一系列现场讲习班，通过简单的用例涵盖了深度学习中的许多主题-源码

  2. 从零到零的深度学习 这是一系列现场讲习班，通过简单的用例涵盖了深度学习中的许多主题。 进行中... 第一届会议 学科 使用简单的TensorFlow密集层的MNIST衣服多类分类 笔记本 普雷兹 测验

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    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42104906

  1. Recommender-Systems-with-Collaborative-Filtering-and-Deep-Learning-Techniques:实施的基于用户和基于项目的推荐系统以及最新的深度学习技术-源码

  2. 带有CF和DL技术的推荐系统 在此存储库中，我涵盖了以下主题- 什么是建议系统？ 为什么我们需要推荐系统？ 协同过滤 协同过滤的类型 基于内存的CF 基于用户的CF 基于项目的CF 基于模型的CF K最近邻居 奇异值分解 非负矩阵分解 使用深度学习进行矩阵分解 嵌入层简介 带点运算的体系结构1 具有串联操作的体系结构2 评估RMSE 参考 您也可以在Kaggle上找到内核- 我已经使用评级数据集来研究各种推荐技术。 由于数据集的大小很小，因此我使用了基本技术，但要使用更大的

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42160398

  1. 基于用户反馈的深度Web数据源选择

  2. 在高层上，每个主题往往拥有成百上千个相关的深网数据源，从众多的数据源中找到合适的源进行数据集成变得越来越重要。传统的考虑源质量的选择方法是不考虑源主题特性的，还是根据经验挑选统一的质量维度，因此在不同主题下选择准确度有所不同。根据此，提出基于用户反馈的深网源选择方法，并根据用户反馈获取特定主题源的核心质量维度从而建立质量评价模型。选取了三个不同主题下的数据源进行了相关的验证，实验结果表明，针对不同主题下的数据源选择，该方法均具有较高的精确度和计算量可选。

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：543744
    • 提供者：weixin_38738189

  1. SocialDistancingDetector:使用Keras和TF用Python编写的深度学习算法，可从CCTV图像中检测出社交距离冲突-源码

  2. 社会距离检测员 使用Keras和TF用Python编写的深度学习算法，可从CCTV图像中检测出社交距离冲突 方法 社交距离控制的算法由两部分组成： 用于对象检测的深度学习模型，可以识别图像中涉及的所有主题； 根据前一点的预测，进行几何距离计算以量化人际距离，从而确定违反社会距离的对象。 这种类型的方法可保证令人满意的结果，因为它们很大程度上取决于对象检测算法的质量，在当前的技术水平下，这是一项经过广泛讨论和完善的任务，始终可获得更好的结果。 物体检测 对于检测算法，使用了YOLO（您只能看一

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    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：weixin_42137028

  1. left-shift:使用深度强化学习解决游戏2048-源码

  2. 左移 该存储库包含我们的项目中ÉcolePolytechnique的INF581：AI高级主题中使用的代码。 在此项目中，我们旨在培训2048游戏的游戏代理。 我们实现了一个来对游戏进行建模，并使用来自稳定基线库的Deep Q-Learning（DQN）算法来训练多个代理，这些代理会改变状态编码，奖励功能，网络类型和结构。 结果表明，使用单热编码的编码状态对于提高性能至关重要。 我们还得出结论，就此游戏而言，卷积神经网络（CNN）比多层感知器（MLP）更有效。 要进行更深入的讨论，请阅读。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：157286400
    • 提供者：weixin_42165973

  1. Natural_Language_Processing_Specialization:该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料-源码

  2. Natural_Language_Processing_Specialization 该存储库包含来自深度学习AI NLP系列的自然语言处理课程的材料。 课程1：具有分类空间和向量空间的自然语言处理 主题：使用逻辑回归，朴素贝叶斯和单词向量来实现情感分析，完整类比并翻译单词。 第一周：逻辑回归 在这堂课中，我学习了将文本中的特征提取到数值向量中，然后使用逻辑回归为推文构建二进制分类器。 主题：情感分析，逻辑回归，数据预处理，计算词频，特征提取，词汇创建，监督学习 实验室： 任务： 第二周：朴素

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：240123904
    • 提供者：weixin_42097668

  1. my_datascience:包含有关数据科学（ML，DeepLearning）主题的内容-源码

  2. my_datascience 包含有关数据科学（ML，深度学习）主题的内容

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：356515840
    • 提供者：weixin_42160398

  1. 多媒体论文阅读：我在“ NTU多媒体分析和索引高级主题”课程中写的论文摘要-源码

  2. 多媒体阅读 我在“ NTU的多媒体分析和索引高级主题”课程中所做的论文摘要。 课程编号：922 U3710 讲师：徐文ston 个人信息 ID（标识号）：R08922A20 名称：洪筱慈 大纲 第一周：数据扩充 带有噪声学生的自我训练可改善ImageNet分类，， 深度学习的图像数据增强研究，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42131785

  1. area51：深度学习的高级主题-源码

  2. 51区 深度学习的高级主题

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    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：241664
    • 提供者：weixin_42170064

  1. 数据库深度解析|从NoSQL历史看未来

  2. 本文根据王晶昱（花名沈询）老师在“高可用架构”微信群所做的《NoSQLVSSQL》分享整理而成，转发请注明来自微信公众号ArchNotes。王晶昱，花名沈询，阿里资深技术专家，专注分布式数据库七年。毕业加入淘宝，在淘宝分布式数据层干了七年，参与了大部分的淘宝数据库业务架构设计工作。目前关注于分布式数据库DRDS和分布式消息系统ONS的研发工作。以下为分享内容实录：今天想介绍的东西是NoSQL到SQL。我之所以选择这个题目，其实就是因为看到了一张图：（图1）看完以后我真的噗嗤就笑了，黑的漂亮。今天

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：825344
    • 提供者：weixin_38724154
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