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
330.63MB
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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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VishnuSubramanian编写的VishnuSubramanian一书，本书可供Pytorch初学者，或者希望使用Pytorch学习深度学习的读者阅读和参考。
本书本身就是free的，所以这里分享出来，方便大家下载学习。
本书本身就是free的，所以这里分享出来，方便大家下载学习。
2023/12/26 17:05:07
8.16MB
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训练一个卷积神经网络，用**fastai**库（建在**PyTorch**上）将图像分类为纸板，玻璃，金属，纸张，塑料或垃圾。
这是由GaryThung和MindyYang手动收集的图像数据集
这是由GaryThung和MindyYang手动收集的图像数据集
2023/12/23 14:02:08
40.64MB
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解压，双击打开index.html即可通过浏览器查询。
本Pytorh离线文档是基于最新1.0编译的，本地查询方便快捷。
本Pytorh离线文档是基于最新1.0编译的，本地查询方便快捷。
2023/12/10 20:26:41
2.01MB
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深度学习-语音识别实战(Python)视频教程分享；
章节1seq2seq序列网络模型章节2LAS语音识别模型实战章节3starganvc2变声器论文原理解读章节4starganvc2变声器源码实战章节5语音分离ConvTasnet模型章节6ConvTasnet语音分离实战章节7语音合成技术概述章节8语音合成tacotron最新版实战章节9基础补充-PyTorch框架基本处理操作章节10PyTorch使用补充-神经网络实战分类与回归任务章节11算法补充-卷积神经网络原理与参数解读章节12策略补充-迁移学习与Resnet网络架构
章节1seq2seq序列网络模型章节2LAS语音识别模型实战章节3starganvc2变声器论文原理解读章节4starganvc2变声器源码实战章节5语音分离ConvTasnet模型章节6ConvTasnet语音分离实战章节7语音合成技术概述章节8语音合成tacotron最新版实战章节9基础补充-PyTorch框架基本处理操作章节10PyTorch使用补充-神经网络实战分类与回归任务章节11算法补充-卷积神经网络原理与参数解读章节12策略补充-迁移学习与Resnet网络架构
2023/12/5 2:18:01
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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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