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二级分类:
Facebook视频预测项目CVP预训练模型cvp.pth
论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.08522
2023/8/17 10:56:32
318.33MB
视频预测
图像算法
深度学习
预训练模型
1
Python-pytorch中的基础预训练模型和数据集
pytorch中的基础预训练模型和数据集(MNIST,SVHN,CIFAR10,CIFAR100,STL10,AlexNet,VGG16,VGG19,ResNet,Inception,SqueezeNet)
2023/8/13 20:09:31
38KB
Python开发-机器学习
1
中文文本分类数据集.zip
新闻栏目中文文本分类,新闻栏目一共有:体育5000时政5000房产5000家居5000财经5000时尚5000科技5000教育5000娱乐5000游戏5000每个新闻栏目拥有5000条新闻,通过对新闻内容作为样本训练模型,使得该模型能够预测出该条新闻所属的栏目。
2023/8/9 15:39:56
66.03MB
文本分类数据集
1
gated_pban-源码
PBAN-PyTorch工作的实施。
要求PyTorch>=0.4.0NumPy>=1.13.3Python3.6GloVe预先训练的单词向量:下载预训练的单词向量。
将和到\glove\文件夹中。
数据集基于的餐厅和笔记本电脑数据集。
餐厅数据集极性#积极的#消极的#中性的火车2164807637测试728196196笔记本电脑数据集极性#积极的#消极的#中性的火车994870464测试341128169用法训练模型:pythontrain.py--model_namepban--datasetrestaurant显示帮助消息并退出:pythontrain.py-h实施模型LSTM唐杜玉等。
“有效的LSTM,用于目标依赖的情感分类。
”2016
2023/7/31 6:43:46
764.1MB
Python
1
目标检测机器学习方法静态场景测试车辆检测
利用机器学习方法(分类)实现静态场景下的测试车辆检测 利用C语言或者Open_CV库,或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
Data文件夹中包含train_34x94(训练集)和test(测试集)两个文件夹。
其中,train_34x94文件夹中的数据用于训练模型,包含pos文件夹(内有550个正例样本)和neg文件夹(内有500个负例样本);
Test文件夹中的数据用于测试。
在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure,写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。
2023/7/26 22:03:20
9.55MB
机器学习方法
静态场景
测试车辆检测
1
caffe-SSD网络预训练模型
这是一个SSD网络的预训练模型,在训练网络的时候你可能需要他
2023/7/23 11:31:37
76.53MB
caffe-SSD
1
mask_rcnn训练模型pb文件转pbtxt文件
TensorFlow训练mask_rcnn模型,生成pb文件后转成pbtxt文件,opencv4.0.1调用
2023/7/22 13:17:21
5KB
mask_rcnn
1
20180408-102900.zip
Google提出的开源人脸识别算法FaceNet的预训练模型,FaceNet的官方的预训练模型,20180408-102900NOTE:Ifyouuseanyofthemodels,pleasedonotforgettogivepropercredittothoseprovidingthetrainingdatasetaswell.
2023/7/21 9:23:28
186.64MB
FaceNet
预训练模型
20180408-102900
人脸识别模型
1
inception_resnet_v2_2016_08_30预训练模型
inception_resnet_v2_2016_08_30预训练模型,imagenet
2023/7/19 12:51:10
209.43MB
预训练
人工智能
深度学习
inceptiion
1
python实现预测癌症模型.rar
通过训练集训练模型,然后通过测试集进行测试,案例里有训练数据和测试数据
2023/7/12 8:01:01
100KB
机器学习
1
共 94 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
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
15KB
钉钉
钉钉打卡
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