ssd_vgg_tensorflow的预训练模型，方便无法运用百度网盘和google网盘的人下载。
2017/4/17 14:01:25
145.26MB
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跳过思想火炬Skip-Thoughts.torch是到Pytorch和Torch7的轻量级移植，它们是经过移植。
对火炬的跳过考虑跳过火炬7
对火炬的跳过考虑跳过火炬7
2015/4/9 7:22:48
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采用一种基于深度学习的人脸识别系统，通过逐层预训练的方法训练网络的初始权值，随后再精调网络，可使网络达到全局最优，避免网络模型陷入局部最优。
2017/2/20 21:53:51
7.29MB
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pytorchalexnet预训练模型，对应torchvision中的alexnet。
有时候服务器下载会遭到限制，可以下载到本地在转移到服务器上
有时候服务器下载会遭到限制，可以下载到本地在转移到服务器上
2019/11/15 15:53:06
233.1MB
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https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/tag/v0.1这网址下的keras的一切的预训练模型，包含vgg16,vgg19,resnt50,官方下载实在是太慢了。
我这里提供了百度云链接，注册一天的百度云会员下载会很快的。
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2021/6/15 4:32:38
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利用yolo实现简单的车辆识别，从随机初始化的权重训练一个YOLO模型是非常重要的，需要大量的数据集和大量的计算资源，所以我们在这个练习中使用了预训练的模型参数。
你也可以尝试用本人的数据集对YOLO模型进行微调。
你也可以尝试用本人的数据集对YOLO模型进行微调。
2022/9/5 6:20:13
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CNN_classification_feature_extraction该存储库是pytorch中用于分类和特征提取的CNN的实现。
Pytorch预训练的模型已被用于其解释。
该代码支持数据并行性和多GPU，提早停止和类权重。
此外，您可以选择加载预训练的权重（在ImageNet数据集上进行训练）或使用随机权重从头开始训练。
预训练的模型结构在最初一层有1000个节点。
此代码将所有模型的最初一层修改为可与每个数据集兼容。
可以使用以下模型：'resnet18','resnet34','resnet50','resnet101','resnet152','resnext50_32x4d','resnext101_32x8d','wide_resnet50_2','wide_resnet101_2','vgg11','vgg11_bn','vgg13'
Pytorch预训练的模型已被用于其解释。
该代码支持数据并行性和多GPU，提早停止和类权重。
此外，您可以选择加载预训练的权重（在ImageNet数据集上进行训练）或使用随机权重从头开始训练。
预训练的模型结构在最初一层有1000个节点。
此代码将所有模型的最初一层修改为可与每个数据集兼容。
可以使用以下模型：'resnet18','resnet34','resnet50','resnet101','resnet152','resnext50_32x4d','resnext101_32x8d','wide_resnet50_2','wide_resnet101_2','vgg11','vgg11_bn','vgg13'
2022/9/4 23:46:38
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matlabdir源代码Crop_DiseasesCropDiseasesDetection代码源于Google识别API，根据数据情况做了少许修改。
深度学习框架Tensorflow1.9密码:yq30生成TFrecords运行process.py将数据图像压缩生成TFRecords类型的数据文件，可以提高数据读取效率#修改process.py主函数路径，改为本人的下载后压缩的路径pythonprocess.py训练模型#配置train.sh参数#生成的TFrecords路劲(根据本人的实际修改，下同)DATASET_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/tf_data#训练过程产生的模型，迭代保存的数据位置TRAIN_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/check_save/resnetv1_101_finetune#定义预训练模型定义(预训练模型下载地址上面有给出)CHECKPOINT_PATH=/media/zh/DA
深度学习框架Tensorflow1.9密码:yq30生成TFrecords运行process.py将数据图像压缩生成TFRecords类型的数据文件，可以提高数据读取效率#修改process.py主函数路径，改为本人的下载后压缩的路径pythonprocess.py训练模型#配置train.sh参数#生成的TFrecords路劲(根据本人的实际修改，下同)DATASET_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/tf_data#训练过程产生的模型，迭代保存的数据位置TRAIN_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/check_save/resnetv1_101_finetune#定义预训练模型定义(预训练模型下载地址上面有给出)CHECKPOINT_PATH=/media/zh/DA
2017/8/5 16:52:45
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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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