运行实例:NiWrapper.Net\Samples\bin\x86_Debug\NiViewer.Net.exe能够挪用深度镜头,color镜头,红外镜头,患上到视频流搜罗C#源法度圭表标准实现:C#是挪用C++编译后的dll
2023/3/25 11:34:34 4.49MB 奥比中光 C#
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深度学习入门典型数据集MNIST的图片格式,共搜罗42000张熬炼图像。
2023/3/25 4:52:47 29.09MB 数据集 分类卷积网络
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该文档搜罗了比力片面的行为识另外综述,以及深度学习的迩来阻滞,能够帮手巨匠尽快操作该规模的发揭示状,为巨匠理清钻研思绪提供未必的帮手以及参考。
2023/3/24 19:56:22 5.11MB 行为识别 深度学习 卷积神经网络
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深度学习推选体系
2023/3/22 22:03:35 5.17MB AI 深度学习 推荐系统
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该文档是台湾李宏毅传授教学的深度学习PPT,尤为适用于初学者。
2023/3/22 12:27:19 9.74MB 深度学习
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这是《深度学习(二)——BP算法》中用到的数据,基于Python使用BP神经收集实现公路客运量即公路货运量料想的案例。
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基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习收集,以DNNRegressor作物估产回归为例;
具备详尽的代码评释;
代码详尽分段评释请见:https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114001720
2023/3/21 18:12:46 11KB 深度学习 机器学习 python tensorflow
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青岛市公交线路、地铁线路及对应站点shp矢量数据2020年最新材料,属性信息、数据内容全面,通用wgs84坐标,欢迎大家深度研究和学习使用。
2023/3/20 4:19:47 7.02MB 青岛市 公交 地铁 矢量数据
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通过实验仿真分析得出:(1)趋势项信号可以影响预测的精度,设置最优的频谱阈值去除趋势项能够使得预测误差减少5%;
(2)压缩后的路网预测运转时间明显减少,节约时间90%;
(3)本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型,预测误差比SVR模型减少8%,路网中各个路段的平均预测精度可以达到92%
2023/3/19 17:30:15 1.36MB 交通流预测
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡