cifar10-Python的数据集，官网上有，但是下载速度很慢，Python类型的。
需要解压之后就成为了官网上一样的数据集了。
同时我的另一个资源提供了cifar-10-binary版的下载
需要解压之后就成为了官网上一样的数据集了。
同时我的另一个资源提供了cifar-10-binary版的下载
2025/8/12 13:46:09
162.6MB
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简单的Cifar10数据集pytorch框架训练代码使用简单的ResNet-18进行训练代码附有详细注释，一看就懂修改代码，补充上自己的CiFar10数据集位置，就可以直接运行
2024/10/20 7:36:57
4KB
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cifar10.mat，包含batches.meta.mat，data_batch_1~5.mat，基test_batch
2024/8/13 1:28:16
174.93MB
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TFlearn中的模型复用，FineTuning，Cifar0_cnn训练后的模型文件，可以直接load之后，继续训练
2023/9/1 18:22:47
23.23MB
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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
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CIFAR10-img-classification-tensorflow-master.zip
2023/8/2 19:08:58
512KB
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使用tensorflow写的resnet-110训练cifar10数据，以及inceptionv3的一个网络（不带数据集），DenseNet在写（后续更新）
2023/7/21 8:29:52
12.77MB
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过滤器相似度CIFAR10模型砝码使用链接下载权重（您必须手动下载和提取）。
要将路径设置为下载的weights文件夹，请在vgg.py指定path_to_state_dict。
依存关系通过运行以下命令安装依赖项：pipinstall-rrequirements.txt选项：-net-架构的选择（默认：resnet18）-dataset选择数据集（默认值：cifar10）-tr-batch训练批次大小（默认值：512）-val-batch验证批次大小（默认值：512）-lr学习率（默认值：0.1）-wd权重衰减（默认值：5e-4）-epochs要训练的时期数（默认值：300）-cpu-cpu标志-reinit分集丢失使用标志-mode-在转移和默认训练之间选择如何运行：pythontrain.py-lr0.1-gpu-dat
要将路径设置为下载的weights文件夹，请在vgg.py指定path_to_state_dict。
依存关系通过运行以下命令安装依赖项：pipinstall-rrequirements.txt选项：-net-架构的选择（默认：resnet18）-dataset选择数据集（默认值：cifar10）-tr-batch训练批次大小（默认值：512）-val-batch验证批次大小（默认值：512）-lr学习率（默认值：0.1）-wd权重衰减（默认值：5e-4）-epochs要训练的时期数（默认值：300）-cpu-cpu标志-reinit分集丢失使用标志-mode-在转移和默认训练之间选择如何运行：pythontrain.py-lr0.1-gpu-dat
2023/3/21 5:28:19
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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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