c＃毕业设计源码学习OpenCV此存储库包含在我们的博客上共享的有关计算机视觉，深度学习和AI文章的代码。
想要成为AI专家吗？是一个很好的终点。
博客文章列表博客文章
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2016/1/20 9:26:49
738.44MB
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SiameseNeuralNetworksforOne-shotImageRecognition，关于用于一次性图像辨认的连体神经网络的论文，方便深入图像深度学习
2015/11/6 10:04:04
1.03MB
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数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
2018/6/1 12:43:36
3.95MB
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Cora数据集包含2708篇科学出版物，edges:5429，classes:7，features:1433每个科学出版物都由一个01词向量描绘训练集（140，1433），测试集（1000，1433），总训练集（1708，1433），训练集从总训练集中抽取，存在labeled和unlabeld节点用于深度学习，图神经网络的训练
2019/4/21 3:36:07
367KB
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基于c#实现的webapi调用软件，用于请求web服务，尤其是通过aistudio平台部署的深度学习模型。
如果您的自己的webapi接口前往的也是json格式的信息，也可以使用本软件进行请求调用。
只是在请求服务前，一定要点击软件界面加密，将原始的url信息转化为用户不可读的字符串，然后再点击测试
如果您的自己的webapi接口前往的也是json格式的信息，也可以使用本软件进行请求调用。
只是在请求服务前，一定要点击软件界面加密，将原始的url信息转化为用户不可读的字符串，然后再点击测试
2018/11/14 2:46:41
304KB
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2016/1/9 13:12:11
18.26MB
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【信号辨认】基于matlab深度学习CNN信号调制分类【含Matlab源码2066期】.mp4
2021/4/10 10:15:43
2.88MB
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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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