MonoDepth-PyTorch-PyTorch无监督单目深度估计
2024/3/16 16:20:03
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用pytorch实现了AutoRec论文中的算法，将AutoEncoder用户推荐系统中的打分矩阵补全。
数据集是ml100k，可以在movielens的网站上下载。
数据集是ml100k，可以在movielens的网站上下载。
2024/3/1 16:28:20
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pytorchvisdom只有蓝屏，说明运行需要的文件没有被下载下来，网址被qiang了。
解决办法：手动下载，覆盖到目录中
解决办法：手动下载，覆盖到目录中
2024/2/26 1:11:22
1.22MB
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transformers+pytorch框架下使用的bert-chinese谷歌官方预训练版本，其中有三个文件:config.json、pytorch_model.bin、vocab.txt
2024/2/20 20:17:20
367.18MB
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针对口罩检测，进行调研，包括了分类器的设计，人脸检测的设计。
其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。
包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。
人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.
其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。
包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。
人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.
2024/2/16 13:22:44
49.38MB
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102类花卉分类是深度学习的一个经典项目，但是数据难寻，在此提供已划分的数据集，并且附带了训练集、测试集、验证集标签txt文件+完整pytorch代码
2024/1/23 12:58:33
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使用pytorch为了做实时可视化，在安装visdom之后(pipinstallvisdom),第一次使用python-mvisdom.server时，会要求下载一些Scripts。
由于网络原因，有时候很难成功下载。
这里提供已经下载好了的文件，直接将static文件夹放在root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/visdom/目录下即可。
由于网络原因，有时候很难成功下载。
这里提供已经下载好了的文件，直接将static文件夹放在root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/visdom/目录下即可。
2023/12/27 10:46:32
1.21MB
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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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