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 .pth
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Thisbookcameoriginallyfromlecturenotesusedtoteachstudentsoncomputational/theoreticalvision.Somereadersmayfindthatapaper,Zhaoping(2006)“Theoreticalunderstandingoftheearlyvisualprocessesbydatacompressionanddataselection”inNetwork:Computationinneuralsystems17(4):301-334,isanabbreviationofsomepartsinchapter2-4ofthisbook
2023/7/6 3:51:54 7.29MB 图像处理 视觉系统
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[凶猛推选,文档未多少,很快就能够看完,看完了,就会使用play了]目录MVC使用法度圭表标准模子 -7-app/controllers -8-app/models -8-app/views -8-恳求人命周期 -8-尺度使用法度圭表标准方案layout -9-app目录 -9-public目录 -10-conf目录 -10-lib目录 -11-开拓人命周期 -11-毗邻到java调试器 -12-类增强Enhancement -13-02.HTTP路由 -13-对于REST -14-routes文件语法 -14-HTTP方式 -15-URI范示Pattern -15-Java挪用定义 -17-把404当成action来用 -17-指派动态参数 -17-变量以及剧本 -18-路由优先级 -18-效率器动态资源 -18-staticDir:mapping -18-staticFile:mapping -19-URL编码 -19-反转路由:用于天生某些URL -19-配置内容作风(CSS) -20-HTTP内容商议negotiation -21-从httpheaders末了配置内容尺度 -21-定制格式 -22-03.抑制器 -23-抑制器概览 -23-患上到http参数 -24-使用paramsmap -25-还能够从action方式签名实现转换 -25-低级HTTPJava绑定 -26-约莫尺度 -26-Date尺度 -26-Calendar日历 -27-File -27-反对于尺度的数组或者群集 -28-POJO货物绑定 -29-JPA货物绑定 -30-定制绑定 -30-@play.data.binding.As -30-@play.data.binding.NoBinding -31-play.data.binding.TypeBinder -31-@play.data.binding.Global -32-下场尺度 -32-返回一些文本尺度的内容 -33-返回一个JSON字符串 -33-返回一个XML字符串 -34-返回二进制内容 -34-作为附件下载文件 -34-实施一个模板 -35-跳转到其余URL -36-Action链 -36-定制web编码 -37-拦阻器 -38-@Before -38-@After -39-@Catch -40-@Finally -41-抑制器络续 -42-使用@With评释削减更多的拦阻器 -42-BecauseJavadoesnotallowmultipleinheritance,itcanbeverylimitingtorelyontheControllerhierarchytoapplyinterceptors.Butyoucandefinesomeinterceptorsinatotallydifferentclass,andlinkthemwithanycontrollerusingthe@Withannotation.由于java不答应多络续,经由抑制器络续特色来使用拦阻器就受到极大的限度。
然则咱们能够在一个残缺不合的类里定义一些拦阻器,而后在任何抑制器里使用@With评释来链接他们。
-42-Session以及Flash传染域 -42-04.模板引擎 -43-模板语法 -43-Expressions:${…} -44-Templatedecorators:#{extends/}and#{doLayout/} -44-Tags:#{tagName/} -45-Actions:@{…}or@@{…} -46-Messages:&{…} -46-Co妹妹ent:*{…}* -46-Scripts:%{…}% -46-Templateinheritance络续 -47-定制模板标签 -48-检索tag参数 -48-挪用标签体 -48-格式化特定标签 -49-定制java标签 -49-标签命名空间 -50-在模板里的Java货物扩展 -51-建树定制扩展 -
2023/5/7 14:37:41 2.57MB play框架 play framework
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BERT在Azure机械学习效率上此回购搜罗终端到终真个食谱以及的(双向编码器谈判来自变形金刚)用语言表白模子。
伯特BERT是一种语言展现模子,其特色在于能够实用捉拿语料库中深层以及怪异的文本关连。
在原始论文中,作者证明晰BERT模子能够很约莫地改编以构建用于许多NLP责任的最新模子,搜罗文天职类,命名实体识别以及下场解答。
在此堆栈中,咱们提供了条记本,使开拓人员能够从语料库中重新熬炼BERT模子,并微调现有的BERT模子以处置特意的责任。
此回购中提供了的扼要可快捷末了使用BERT。
预熬炼BERT预熬炼中的挑战将BERT语言展现模子预熬炼到所需的准确性水平是极其具备挑战性的。
下场,大大都开拓人员从在尺度语料库(譬如Wikipedia)上经由预熬炼的BERT模子末了,而不是重新末了熬炼它。
假如在与熬炼前步骤中使用的语料库相似的语料库上熬炼最终模子,则此策略下场很好。
然则,
2023/3/30 14:24:23 232KB Python
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注意!注意!注意:替换后再次仿真时仍然有可能失败,这和电脑系统有关(毕竟用的是Po_Jie版本的),可以尝试换台电脑试一试!Proteus仿真报错:ExternalmodelDLL"ADC083X.DLL"notfound.GLE=0x000036B1.版本8.8/8.9或其他处理方案:第一步:找到Proteus安装目录MODELS文件夹,MODELS文件夹含有ADC083X.DLL文件;
第二步:将本资源提供的ADC083X.DLL文件复制粘贴替换第一步中的MODELS文件夹的ADC083X.DLL文件。
第三步:重启电脑
2023/1/1 20:45:03 59KB Proteus ADC083X.DLL
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实验室快速电影院引见本练习的目的是学习如何自行播种数据库并能够创建电影院网页,我们将在其中显示电影列表。
除此之外,您还将创建一个详细信息页面,其中将为每个电影分别显示更多详细信息。
要求分叉此回购克隆此仓库提交完成后,运行以下命令:$gitadd.$gitcommit-m"done"$gitpushoriginmaster创建请求请求,以便您的TA可以检查您的工作。
指示迭代0|初始化项目该实验室具有基于ExpressGenerator的标准代码。
分叉并克隆项目后,您将安装所有依赖项:$npminstall现在您可以开始了。
:rocket:迭代1|播种数据库首先,我们需要播种我们的数据库。
在下面,您将找到包含8个电影信息的对象数组。
您应该创建两个文件:创建一个文件夹models并在其中添加Movie模型的Movi
2018/3/11 20:43:18 83KB JavaScript
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一个UNITYVR体验商城,包含有一个超市,可以(右侧边键)拿物品放入购物篮购买,最后结账,可以看实时超市的销售额、库存;
一个游戏厅,有射箭游戏、保龄球游戏,两个游戏都有计分功能,保龄球游戏有归位功能,可以不断重复玩;
一个3D电影院,360°环景观看电影,在播放过程中可以在电影中移动,可以暂停播放。
该项目文件资源大小有4G,不能直接上传,所以提供的是百度网盘链接,见谅。
版本unity2019.1unity进去后,直接双击Models场景可打开(右侧边键)拿(上下左右键)前进,激活按钮(trigger键)结账页面,暂停电影
2016/4/9 4:38:55 5.19MB unity3D VR超市 VR游戏 game
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stanford斯坦福NLP相关jar包2018,自然言语处理,由于大小限制缺少stanford-corenlp-3.9.2-models.jar,接下来会单发一下
2019/9/10 17:20:47 8.4MB 自然语言处理 NLP stanford
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tensorflow.models安装资源,下载间接放入TensorFlow安装文件中即可
2017/9/13 13:04:33 64B 网盘下载
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NLP-Models-Tensorflow,针对NLP问题收集机器学习和tensorflow深度学习模型,JupyterNotebooks内部的代码简化了100%。
目录目的原始的实现非常复杂,并且对初学者并不友好。
因而,我尝试简化其中的大部分内容。
此外,还有大量尚未发布的文件实施。
因而,随时将其用于您自己的研究!我将为我没有从头实现的模型附加github存储库,基本上,我会针对不赞成使用的问题复制,粘贴和修复​​这些代码。
Tensorflow版本仅Tensorflow版本1.13及更高版本,不包括2.X版本。
1.13<Tensorflow<2.0pipinstall-rrequirements.txt内容接受培训。
精度仅基于10个历元,使用单词位置计算得出。
完整列表(12个笔记本)LSTMSeq2Seq使用主题建模,测试精度为13.22%LSTMSeq2Seq+Luong注意事项使用主题建模,测试准确性为12.39%采用主题建模的LSTMSeq2Seq+BeamDecoder,测试精度为10.67%
2019/6/21 2:21:45 36.31MB nlp machine-learning embedded deep-learning
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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