残缺工程案例：图像描摹---ShowandTell:ANeuralImageCaptionGenerator，基于InceptionV3与LSTM实现图像描摹，运行情景（Tensorflow1.0及以上，Python3.6）
2023/5/3 4:06:01
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Road_extraction使用多GPU模型张量流的AttentionUnet和DeepUnet实现道路提取DeepU-Net的多种变体已经过额外的层和额外的卷积测试。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。
尽管如此，优于所有人的模型是AttentionU-Net：学习在哪里寻找胰腺。
我添加了一个额外的调整来提高功能，将卷积块切换为残差块TensorFlow分割TF细分模型，U-Net，AttentionUnet，DeepU-Net（U-Net的所有变体）使用神经网络（NN）进行图像分割，旨在从遥感影像中提取道路网络，它可用于其他应用中，标记图像中的每个像素（语义分割）可以在以下论文中找到详细信息：注意U-Net附加模块要求Python3.6CUDA10.0TensorFlow1.9Keras2.0模组utils.py和helper.py函数用于预处理数据并保存。
2023/1/22 22:31:45
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经过1天的编译，将CPU版的tensorflow1.10.0成功编译出C++API的库文件，可以使用C++编写调用tensorflow跑例程，跑训练出来的模型，并支持GPU训练出的模型，本人亲试没有问题，需求的可以下载，环境为VS2015-64位
2015/9/8 17:41:14
80.87MB
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经过1天的编译，将CPU版的tensorflow1.10.0成功编译出C++API的库文件，可以使用C++编写调用tensorflow跑例程，跑训练出来的模型，并支持GPU训练出的模型，本人亲试没有问题，需求的可以下载，环境为VS2015-64位
2015/9/8 17:41:14
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基于卷积神经网络的猫品种识别，结合Django的完整demo。
环境：Django1.8.2python3.6.3tensorflow1.3h5py2.7keras2.1.2numpy1.13.3pillow5.0.0pymysql0.8.0
环境：Django1.8.2python3.6.3tensorflow1.3h5py2.7keras2.1.2numpy1.13.3pillow5.0.0pymysql0.8.0
2016/10/8 23:11:18
30.67MB
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基于卷积神经网络的猫品种识别，结合Django的完整demo。
环境：Django1.8.2python3.6.3tensorflow1.3h5py2.7keras2.1.2numpy1.13.3pillow5.0.0pymysql0.8.0
环境：Django1.8.2python3.6.3tensorflow1.3h5py2.7keras2.1.2numpy1.13.3pillow5.0.0pymysql0.8.0
2016/10/8 23:11:18
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Tensorflow1.5GPU版合用于python3.6若您的CPU不支持AVX指令集，则此版本为可用的TensorflowGPU最高版本！
2021/11/1 21:21:38
78.29MB
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HopfieldNeuralNetwork——Hopfield神经网络的python代码，基于Language:Python3.5.x，API:GoogleTensorFlow1.0.x。
实验案例有训练Hopfield网络对MNIST数字举行分类等。
实验案例有训练Hopfield网络对MNIST数字举行分类等。
2017/8/11 11:57:28
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tensorflow1.14版本，适用于cp37,win64，安装方式：翻开cmd，进入所在文件夹，pipinstall+文件名
2018/1/10 17:06:28
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TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运转。
TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
2021/3/7 13:55:57
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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
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