强化学习是一种人工智能领域的学习方法，它让智能体通过与环境的交互来学习最优策略，以最大化长期奖励。
在这个“强化学习基础算法介绍+Pytorch代码”资料中，我们可以期待了解到强化学习的基本概念、核心算法以及如何用PyTorch实现这些算法。
在这个“强化学习基础算法介绍+Pytorch代码”资料中，我们可以期待了解到强化学习的基本概念、核心算法以及如何用PyTorch实现这些算法。
2024/12/14 22:51:34
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超分辨率AlexZhao，SisiJia和RickyHo编写的CS1682020年Spring最终项目“评估超分辨率MRI的机器学习方法”的代码。
感谢部分代码的原始作者@movehand（movehand/raisr），@icpm（icpm/super-resolution）和@t5eng（t5eng/fsrcnn_pytorch）。
可在找到用于训练，验证和测试的IXI数据集。
BSDS300数据集可在找到。
归功于Lüsebrink等。
对于找到的7T数据集。
感谢部分代码的原始作者@movehand（movehand/raisr），@icpm（icpm/super-resolution）和@t5eng（t5eng/fsrcnn_pytorch）。
可在找到用于训练，验证和测试的IXI数据集。
BSDS300数据集可在找到。
归功于Lüsebrink等。
对于找到的7T数据集。
2024/12/6 18:29:21
314.31MB
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Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
2024/11/9 20:51:10
11.23MB
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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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用于动作识别的3DResNet这是以下论文的PyTorch代码：该代码仅包括对ActivityNet和Kinetics数据集的培训和测试。
如果您想使用我们的预训练模型对视频进行分类，请使用。
提供了此代码的PyTorch（python）版本。
PyTorch版本包含其他模型，例如预激活ResNet，WideResNet，ResNeXt和DenseNet。
引文如果您使用此代码或预先训练的模型，请引用以下内容：@article{hara3dcnns,author={KenshoHaraandHirokatsuKataokaandYutaka
如果您想使用我们的预训练模型对视频进行分类，请使用。
提供了此代码的PyTorch（python）版本。
PyTorch版本包含其他模型，例如预激活ResNet，WideResNet，ResNeXt和DenseNet。
引文如果您使用此代码或预先训练的模型，请引用以下内容：@article{hara3dcnns,author={KenshoHaraandHirokatsuKataokaandYutaka
2024/10/19 8:22:28
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这是github上clone下来作者提供的Pytorch版本MDNet代码，由于我在阅读代码的过程中感觉很头痛，为了方便后面学习者的阅读，在这上面加了点注释，希望能够方便读者的阅读。
2024/9/30 13:27:50
353KB
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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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