VishnuSubramanian编写的VishnuSubramanian一书，本书可供Pytorch初学者，或者希望使用Pytorch学习深度学习的读者阅读和参考。
本书本身就是free的，所以这里分享出来，方便大家下载学习。
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2023/12/26 17:05:07
8.16MB
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近⼏年随着数据保护、数据分析、数据访问的变⾰以及新业务的产⽣，⼤量的⾮结构化数据（视频、图像、⾳频、⽂档等）以年40%-60%的增长率快速增长，数据量在短时间内从TB规模跃升到了PB规模。
如何对如此⼤规模的数据进⾏存储已经成为当下必须要解决的问题。
随着新业务形态的变化，很多数据需要以更快的速度被获取，然后被进⼀步的重复利⽤，如⼤数据分析、AI、深度学习等。
传统的⽂件系统存储（如NAS）在应对PB规模甚⾄EB规模⾮结构化数据时出现了访问性能严重衰减、扩展性差、扩展经济效应低等诸多问题。
尤其在涉及到数据⾼可⽤时，通过利⽤传统的磁盘RAID/数据副本/镜像等技术时，会成倍的扩⼤化存储空
如何对如此⼤规模的数据进⾏存储已经成为当下必须要解决的问题。
随着新业务形态的变化，很多数据需要以更快的速度被获取，然后被进⼀步的重复利⽤，如⼤数据分析、AI、深度学习等。
传统的⽂件系统存储（如NAS）在应对PB规模甚⾄EB规模⾮结构化数据时出现了访问性能严重衰减、扩展性差、扩展经济效应低等诸多问题。
尤其在涉及到数据⾼可⽤时，通过利⽤传统的磁盘RAID/数据副本/镜像等技术时，会成倍的扩⼤化存储空
2023/12/24 19:26:38
11.8MB
1
免责声明这是的经过修改的存储库。
请参阅原始存储库以获取更多详细信息。
联合身体分析和姿势估计网络（JPPNet）梁晓丹，龚科，沉和林亮，“观察人：联合的身体分析和姿势估计网络和一个新的基准”，T-介绍JPPNet是人类解析和姿态估计建立在之上的国家的艺术深度学习方法。
这个新颖的联合人类解析和姿态估计网络在端到端框架中结合了多尺度特征连接和迭代位置细化，以研究有效的上下文建模，然后实现彼此互利的解析和姿态任务。
这个统一的框架为人类分析和姿势估计任务实现了最先进的性能。
此发行版为T-PAMI2018接受的中报告的关键模型成分提供了一个公开可用的实现。
我们通过探索一种新颖的
请参阅原始存储库以获取更多详细信息。
联合身体分析和姿势估计网络（JPPNet）梁晓丹，龚科，沉和林亮，“观察人：联合的身体分析和姿势估计网络和一个新的基准”，T-介绍JPPNet是人类解析和姿态估计建立在之上的国家的艺术深度学习方法。
这个新颖的联合人类解析和姿态估计网络在端到端框架中结合了多尺度特征连接和迭代位置细化，以研究有效的上下文建模，然后实现彼此互利的解析和姿态任务。
这个统一的框架为人类分析和姿势估计任务实现了最先进的性能。
此发行版为T-PAMI2018接受的中报告的关键模型成分提供了一个公开可用的实现。
我们通过探索一种新颖的
2023/12/24 19:03:31
2.58MB
1
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
以上是部分深度学习引文论文合集
含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
以上是部分深度学习引文论文合集
2023/12/23 9:20:41
138.24MB
1
TransferringDeepConvolutionalNeuralNetworksfortheSceneClassificationofHigh-ResolutionRemo所用数据源WHU-RSDataset.从GoogleEarth（GoogleInc.）收集的WHU-RS数据集[6]是一个新的公开可用的数据集，其包含大小为600×600像素的950幅图像，均匀分布在19个场景类中。
一些示例图像如图5所示。
我们可以看到，一些类别中的照明，尺度，分辨率和viewpoint-dependent外观的变化使得它比UCM数据集更复杂。
一些示例图像如图5所示。
我们可以看到，一些类别中的照明，尺度，分辨率和viewpoint-dependent外观的变化使得它比UCM数据集更复杂。
2023/12/20 6:25:30
99.86MB
1
教程很棒，但是构建项目是最好的学习方法。
做基于项目的学习，以正确的方式学习代码！ProjectLearn提供了精选的项目教程列表，学习者可以在其中从头开始构建应用程序。
这些分为不同的类别，即Web开发，移动开发，游戏开发，机器学习，深度学习和人工智能。
该列表包含有关许多需求语言和技术的项目教程，包括ReactJS，NodeJS，VueJS，Flutter，ReactNative，.NETCore，Unity，TensorFlow，OpenCV，Keras等。
要贡献此列表，请访问以获取更多详细信息：）项目教程列表：网络开发：项目技术领域链接构建自己的Uber-for-X应用程序HTML5，JavaScript，Node，Express，MongoDB构建一个社区驱动的交付应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox生成本地商店搜索和发现应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox使用React.js和Node.js的中等克隆React，Node，
做基于项目的学习，以正确的方式学习代码！ProjectLearn提供了精选的项目教程列表，学习者可以在其中从头开始构建应用程序。
这些分为不同的类别，即Web开发，移动开发，游戏开发，机器学习，深度学习和人工智能。
该列表包含有关许多需求语言和技术的项目教程，包括ReactJS，NodeJS，VueJS，Flutter，ReactNative，.NETCore，Unity，TensorFlow，OpenCV，Keras等。
要贡献此列表，请访问以获取更多详细信息：）项目教程列表：网络开发：项目技术领域链接构建自己的Uber-for-X应用程序HTML5，JavaScript，Node，Express，MongoDB构建一个社区驱动的交付应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox生成本地商店搜索和发现应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox使用React.js和Node.js的中等克隆React，Node，
2023/12/9 23:33:44
3.57MB
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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