HypeLCNN概述该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中）使用Tensorflow1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太
2024/10/9 21:46:46
128KB
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不同方向成对图像拼接（保持车ID不变），可作一般用途，可作为数据增强数据集，生成不同角度的图像，利用GAN网络
2024/9/29 18:03:24
104.75MB
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分享课程——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)；
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例
2024/5/23 10:45:56
773B
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该代码是CVPR2018一篇关于文本到图像合成的文章，经过测试可以使用
2024/5/22 8:46:49
35.95MB
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在已有理论基础之上，采用严格的计算方法对激光器实现太赫兹(THz)波的辐射进行了可能性分析。
利用传递矩阵法，通过Matlab软件计算了基于AlGaN/GaN材料体系的三能级量子级联激光器导带子能级与电子波函数的分布，详细分析了由该材料特有的极化效应所产生的极化场，得出了在近共振条件下偶极跃迁元、外加电场、垒层Al组分及导带子能级能级差之间的关系，并研究了它们对激光器性能的影响。
分析结果表明，实现受激辐射的条件非常严格，Al组分取0.15或0.16时较为适宜，同时外加电场需大于63kV/cm，但不能过大，这样才能满足近共振条件，实现粒子数反转达到太赫兹量子级联激射。
在Al组分为0.15，外加电
利用传递矩阵法，通过Matlab软件计算了基于AlGaN/GaN材料体系的三能级量子级联激光器导带子能级与电子波函数的分布，详细分析了由该材料特有的极化效应所产生的极化场，得出了在近共振条件下偶极跃迁元、外加电场、垒层Al组分及导带子能级能级差之间的关系，并研究了它们对激光器性能的影响。
分析结果表明，实现受激辐射的条件非常严格，Al组分取0.15或0.16时较为适宜，同时外加电场需大于63kV/cm，但不能过大，这样才能满足近共振条件，实现粒子数反转达到太赫兹量子级联激射。
在Al组分为0.15，外加电
2024/3/29 6:45:28
1.83MB
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生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
2024/2/17 5:39:41
4KB
1
Tensorflow实现GAN生成mnist手写数字图片。
教程见：https://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516
教程见：https://blog.csdn.net/u012223913/article/details/75051516
2023/12/15 12:50:06
4KB
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李宏毅GAN对抗生成网络2018最新ppt及相关论文，包括作业指导ppt视频地址https://www.bilibili.com/video/av24011528/?p=1博客地址：https://blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/83867123
2023/9/29 9:48:08
36.5MB
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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