pytorch的机制便于快速开发模型，但是在产品上的运用不稳定，需要将其转换为keras对应的模型权重，使用该代码进行转换的示例可见：https://blog.csdn.net/xiaoxifei/article/details/82685298
2024/6/3 11:09:10
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分享课程——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)；
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例
2024/5/23 10:45:56
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在pytorch上下载资源过慢，所以存了下来方便大家使用，这里的torch是1.2.0版本，torchvision是0.4.0版本，先安装torch(pipinstall下载目录)，再安装torchvision(pipinstall下载目录)
2024/4/22 18:32:27
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pytorch最新版本1.3.0(截至2019OCT20),去原有网站DOWNLOAD可能速度较慢。
2024/4/17 4:48:47
68.02MB
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MonoDepth-PyTorch-PyTorch无监督单目深度估计
2024/3/16 16:20:03
22MB
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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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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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