直接下载，之前在本地使用VGG19预训练模型，不女妖下载.pth文件到本地.chche中，之后再使用torchvision.models.vgg19(pretrained=True)就会自动从cache中读取。
2023/7/6 22:55:05
548.05MB
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ssd_vgg_tensorflow的预训练模型，方便无法运用百度网盘和google网盘的人下载。
2017/4/17 14:01:25
145.26MB
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跳过思想火炬Skip-Thoughts.torch是到Pytorch和Torch7的轻量级移植，它们是经过移植。
对火炬的跳过考虑跳过火炬7
对火炬的跳过考虑跳过火炬7
2015/4/9 7:22:48
30KB
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pytorchalexnet预训练模型，对应torchvision中的alexnet。
有时候服务器下载会遭到限制，可以下载到本地在转移到服务器上
有时候服务器下载会遭到限制，可以下载到本地在转移到服务器上
2019/11/15 15:53:06
233.1MB
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https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/tag/v0.1这网址下的keras的一切的预训练模型，包含vgg16,vgg19,resnt50,官方下载实在是太慢了。
我这里提供了百度云链接，注册一天的百度云会员下载会很快的。
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2021/6/15 4:32:38
76B
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matlabdir源代码Crop_DiseasesCropDiseasesDetection代码源于Google识别API，根据数据情况做了少许修改。
深度学习框架Tensorflow1.9密码:yq30生成TFrecords运行process.py将数据图像压缩生成TFRecords类型的数据文件，可以提高数据读取效率#修改process.py主函数路径，改为本人的下载后压缩的路径pythonprocess.py训练模型#配置train.sh参数#生成的TFrecords路劲(根据本人的实际修改，下同)DATASET_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/tf_data#训练过程产生的模型，迭代保存的数据位置TRAIN_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/check_save/resnetv1_101_finetune#定义预训练模型定义(预训练模型下载地址上面有给出)CHECKPOINT_PATH=/media/zh/DA
深度学习框架Tensorflow1.9密码:yq30生成TFrecords运行process.py将数据图像压缩生成TFRecords类型的数据文件，可以提高数据读取效率#修改process.py主函数路径，改为本人的下载后压缩的路径pythonprocess.py训练模型#配置train.sh参数#生成的TFrecords路劲(根据本人的实际修改，下同)DATASET_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/tf_data#训练过程产生的模型，迭代保存的数据位置TRAIN_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/check_save/resnetv1_101_finetune#定义预训练模型定义(预训练模型下载地址上面有给出)CHECKPOINT_PATH=/media/zh/DA
2017/8/5 16:52:45
720KB
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变压器-TTSPytorch实现与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
2016/5/8 12:34:51
1.51MB
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更新2021/03/27:（1）发布语义分割的预训练模型，其中PointNet++可以达到53.5%的mIoU。
(2)发布预训练模型用于分类和部分分割log/。
2021/03/20：更新分类代码，包括：(1)添加训练ModelNet10数据集的代码。
使用--num_category10.(2)添加仅在CPU上运行的代码。
使用--use_cpu.(3)增加离线数据预处理代码，加速训练。
使用--process_data.(4)添加用于均匀采样训练的代码。
使用--use_uniform_sample.2019/11/26:(1)修复了之前代码中的一些错误并增加了数据加强技巧。
现在只用1024分就可以达到92.8%！(2)增加了测试代码，包括分类和分割，以及可视化的语义分割。
(3)将所有模型整理成./models文件，方便使用。
(2)发布预训练模型用于分类和部分分割log/。
2021/03/20：更新分类代码，包括：(1)添加训练ModelNet10数据集的代码。
使用--num_category10.(2)添加仅在CPU上运行的代码。
使用--use_cpu.(3)增加离线数据预处理代码，加速训练。
使用--process_data.(4)添加用于均匀采样训练的代码。
使用--use_uniform_sample.2019/11/26:(1)修复了之前代码中的一些错误并增加了数据加强技巧。
现在只用1024分就可以达到92.8%！(2)增加了测试代码，包括分类和分割，以及可视化的语义分割。
(3)将所有模型整理成./models文件，方便使用。
2021/5/22 10:51:13
130.98MB
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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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