MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
2023/12/18 13:27:37
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MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
2023/12/8 3:11:21
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crowdcount-mcnn-master复现的预训练模型,话说从dropbox下载文件还真是费劲.我的复现过程出现的问题汇总在https://blog.csdn.net/jiruijing123/article/details/88750427
2023/11/25 1:57:33
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为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN
2023/11/15 8:25:03
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yoloV4网络下的COCO数据集预训练权重文件，正确率很高，可以作为迁移学习的先导权重文件，可以省去很多的训练事件。
2023/11/11 6:08:11
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局部光场融合||Tensorflow实现可用于稀疏输入图像的新颖视图合成。
*1，*1，2，3，4，1，21加州大学伯克利分校，2FyusionInc，3德州农工大学，4加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献在SIGGRAPH2019中目录安装TL;DR：设置并渲染演示场景首先安装docker（）和nvidia-docker（）。
在基本目录中运行此命令，以下载预训练的检查点，下载Docker映像，并运行代码以在示例输入数据集上生成MPI和渲染的输出视频：bashdownload_data.shsudodoc
*1，*1，2，3，4，1，21加州大学伯克利分校，2FyusionInc，3德州农工大学，4加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献在SIGGRAPH2019中目录安装TL;DR：设置并渲染演示场景首先安装docker（）和nvidia-docker（）。
在基本目录中运行此命令，以下载预训练的检查点，下载Docker映像，并运行代码以在示例输入数据集上生成MPI和渲染的输出视频：bashdownload_data.shsudodoc
2023/11/5 6:04:54
32.25MB
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resnet预训练模型有resnet18.caffemodel，resnet50.caffemodel，resnet101.caffemodel，resnet152.caffemodel
2023/10/25 19:38:26
508.41MB
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Word2Bits-量化词向量Word2Bits扩展了Word2Vec算法，以输出高质量的量化词向量，该向量的存储量比常规词向量少8到16倍。
在阅读详细信息。
什么是量化词向量？量化词向量是词向量，其中每个参数是2^bitlevel值之一。
例如，“国王”的1位量化矢量看起来像0.333333340.333333340.33333334-0.33333334-0.33333334-0.333333340.333333340.33333334-0.333333340.333333340.33333334...由于参数限制为2^bitlevel值之一，因此每个参数仅使用bitlevel位来表示；
这大大减少了词向量占用的存储量。
下载预训练的单词向量所有单词向量均为Glove/Fasttext格式（格式详细信息）。
使用gzip压缩文件。
每个参数位
在阅读详细信息。
什么是量化词向量？量化词向量是词向量，其中每个参数是2^bitlevel值之一。
例如，“国王”的1位量化矢量看起来像0.333333340.333333340.33333334-0.33333334-0.33333334-0.333333340.333333340.33333334-0.333333340.333333340.33333334...由于参数限制为2^bitlevel值之一，因此每个参数仅使用bitlevel位来表示；
这大大减少了词向量占用的存储量。
下载预训练的单词向量所有单词向量均为Glove/Fasttext格式（格式详细信息）。
使用gzip压缩文件。
每个参数位
2023/10/13 10:57:49
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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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