android-yolo,在Android上使用带有TensorFlow的YOLO网络，实时对象检测Android上的TensorFlowYOLO对象检测源项目AndroidYOLO是在Android设备上实现TensorFlow的第1个实现。
它与AndroidStudio兼容，可以在盒子中使用。
它可以检
它与AndroidStudio兼容，可以在盒子中使用。
它可以检
2025/1/28 7:33:43
81.87MB
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使用最新版本的tensorflow实现seq2seq模型生成文本数据摘要
2025/1/15 10:30:24
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TensorFlow-inception-v3,其中以.pb结尾的就是已训练好的inception模型
2025/1/4 18:56:13
84.87MB
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该段Tensorflow代码可用于文本分类，和情感分类。
其主要特点是，在同一份代码中，同时实现两张张量图，一张用于训练，另一张用于测试。
并做交叉验证。
其主要特点是，在同一份代码中，同时实现两张张量图，一张用于训练，另一张用于测试。
并做交叉验证。
2025/1/3 16:24:19
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使用tensorflow，OpenCVKeras,matplotlib完成的一个小demo基本操作如下1执行liveplot.py2执行trackgesture.py后，在终端命令行输入1进行手势预测，调用摄像头后，请按键盘b和g键此时就可以进行预测了。
权重文件：链接:https://pan.baidu.com/s/1i6OE5A9密码:by24
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2024/12/8 20:47:55
18.19MB
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tensorflow-gpupython2.7
2024/12/8 15:15:48
206.24MB
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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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