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PaddleNLP:基于PaddlePaddle2.0的NLP核心库和模型动物园-源码
简体中文|简介PaddleNLP2.0具有丰富的模型库,简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力,可以为飞轮开发者提升文本建模效率,并提供基于Padddle2.0的NLP领域最佳实践。
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型,包括中文词向量,预训练模型,词法分析,文本分类,文本匹配,文本生成,机器翻译,通用对话,问答系统等,更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系,提供可替换的文本建模模块,可大幅度减少数据处理,组网,训练互换的代码开发量,提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API,可充
2023/9/23 16:01:53
2.33MB
nlp
text-classification
transformer
seq2seq
1
pytorch-resnet18和resnet50官方预训练模型
pytroch官网提供的预训练模型:resnet18:resnet18-5c106cde.pth和resnet50:resnet50-19c8e357.pth(两个文件打包在一起)
2023/9/10 7:05:27
132.2MB
pytorch
resnet
1
PC-X86-OpenCV+PaddleHub口罩识别+带口罩的人脸识别
人脸检测模型:PadddleHub已经提供的预训练模型(pyramidbox_lite_mobile_mask/pyramidbox_lite_server_mask) 链接:[link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/maskdetect).切割人脸图像:1.使用OpenCV直接对人脸图像按比例进行切割。
2.使用人脸关键点检测,按点位进行切割.链接:[link](https://www.paddlepaddle.org.cn/hublist?filter=en_category&value=ImageClassification)O
2023/9/10 2:29:40
4KB
人脸识别
1
Facebook视频预测项目CVP预训练模型cvp.pth
论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.08522
2023/8/17 10:56:32
318.33MB
视频预测
图像算法
深度学习
预训练模型
1
Python-pytorch中的基础预训练模型和数据集
pytorch中的基础预训练模型和数据集(MNIST,SVHN,CIFAR10,CIFAR100,STL10,AlexNet,VGG16,VGG19,ResNet,Inception,SqueezeNet)
2023/8/13 20:09:31
38KB
Python开发-机器学习
1
caffe-SSD网络预训练模型
这是一个SSD网络的预训练模型,在训练网络的时候你可能需要他
2023/7/23 11:31:37
76.53MB
caffe-SSD
1
20180408-102900.zip
Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型,FaceNet的官方的预训练模型,20180408-102900NOTE:Ifyouuseanyofthemodels,pleasedonotforgettogivepropercredittothoseprovidingthetrainingdatasetaswell.
2023/7/21 9:23:28
186.64MB
FaceNet
预训练模型
20180408-102900
人脸识别模型
1
inception_resnet_v2_2016_08_30预训练模型
inception_resnet_v2_2016_08_30预训练模型,imagenet
2023/7/19 12:51:10
209.43MB
预训练
人工智能
深度学习
inceptiion
1
VGG_ILSVRC_16_layers_fc_reduced.caffemodel
VGG_ILSVRC_16_layers_fc_预训练模型,是caffe-ssd做物体识别时用到的。
2023/7/9 18:01:02
76.25MB
caffe
VGG
1
inception_SI_NI_FGSM.rar
SI_NI_FGSM预训练模型第二部分,包含INCEPTION网络,INCEPTIONV2,V3,V4
2023/7/7 13:33:13
472.68MB
alexnet模型
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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