编译环境cuda10.0.130+cudnn7.5.0，包含运行include、lib、dll，亲测可运行，有问题可提出
2025/11/13 9:06:56
40.63MB
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编译好的tensorflow1.3版本python库，适用于android平台，arm架构。
可用于在android上采用python开发基于tensorflow的应用。
可用于在android上采用python开发基于tensorflow的应用。
2025/7/16 0:17:27
56.31MB
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bazel交叉编译tensorflow1.13.1（tensorflowtools，includingsummarize_graph，freeze_graph，toco），尚未构建pip软件包，该工具仅用于固化模型，查看网络节点，转换tflite。
构建pip软件包仍在摸索中。
构建pip软件包仍在摸索中。
2025/3/28 12:12:46
699.34MB
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我的环境：win10+python3.7+TensorFlow1.13.1gpu（conda的虚拟环境）能成功匹配安装版本
2024/12/31 9:33:48
15.32MB
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python库文件html5lib-0.9999999.tar.gz在安装tensorflow1.2.1版本时需要的依赖库,规定版本必须大于0.999小于0.99999999,科选择该库文件
2024/12/9 3:45:23
868KB
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使用SOM算法+CNN提取特征，对图像进行聚类。
运行环境，python3.6+tensorflow1.11.0
运行环境，python3.6+tensorflow1.11.0
2024/10/26 21:16:08
105.62MB
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完整工程案例：深度学习Tensorflow图像语义分割（ImageSegmentation）DeepLab基于ResNet101模型（tensorflow1.1以上、python3.5及以上）
2024/10/21 11:32:15
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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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是按照demo来运行的,其中遇到了不少的错误,一一修改后得到的可运行版本,里面已经包含了数据源,开发环境是python3.5.2+Tensorflow1.5.0,亲测可用
2024/9/6 14:28:26
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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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