教程以实际使用、工程开拓为目的，并重介绍模子熬炼进程中碰着的实际下场以及方式。
如上图所示，在机械学习模子开拓中，首要波及三大部份，分别是数据、模子以及损失函数及优化器。
本文也顺秩序的按次介绍数据、模子以及损失函数及优化器，从而给巨匠带来明晰的机械学习结构。
如上图所示，在机械学习模子开拓中，首要波及三大部份，分别是数据、模子以及损失函数及优化器。
本文也顺秩序的按次介绍数据、模子以及损失函数及优化器，从而给巨匠带来明晰的机械学习结构。
2023/4/16 5:43:46
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这是基于Pytorch的图片作风迁移教程源码，对于其举行了逐句比力剖析以便于知道。
大概请搜查博文：【Pytorch代码】神经作风迁移Pytorch教程代码逐句剖析
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2023/4/3 3:07:01
6.12MB
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PyTorch0.4.0forPython3.5onCUDA8.0（Linux）离线装置包，文件名：pytorch-0.4.0-py35_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_1.tar.bz2
2023/3/23 12:03:26
390.58MB
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主要介绍了Pytorch通过保存为ONNX模型转TensorRT5的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所协助。
一起跟随小编过来看看吧
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2023/2/19 10:38:23
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资源包含全部YOLOV4模型，模型训练的步骤的相关说明都在资源当中。
框架采用的pytorch,信号灯数据集采用的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源可以在我发布的其他资源里找到，数据集的数量庞大，质量优秀，完全可以胜任模型的训练任务。
模型文件经过本人亲身调整和测试，确实有效。
训练过程中遇到的问题和解决方法都写在了资源里的说明中，最终训练完成的权重文件也一并打包上传，有任何问题可以留言。
框架采用的pytorch,信号灯数据集采用的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源可以在我发布的其他资源里找到，数据集的数量庞大，质量优秀，完全可以胜任模型的训练任务。
模型文件经过本人亲身调整和测试，确实有效。
训练过程中遇到的问题和解决方法都写在了资源里的说明中，最终训练完成的权重文件也一并打包上传，有任何问题可以留言。
2023/2/12 4:12:02
461.09MB
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Deeplearningfacedetectionandrecognition,implementedbypytorch.(pytorch完成的人脸检测和人脸识别)
2023/2/9 23:38:04
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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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