inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5可用于keras，tensorflow.keras，特征提取与迁移学习
2025/9/24 0:13:05
77.23MB
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2018年ETH新版ROS课程资料汇总机器人编程-ROS主要内容摘要：本课程介绍机器人操作系统（ROS），包括机器人中常用的许多可用工具。
借助不同的例子，课程应该为学生与机器人一起工作提供一个很好的起点。
他们学习如何创建软件，包括模拟，连接传感器和执行器，以及集成控制算法。
目的：ROS架构：主，节点，主题，消息，服务，参数和操作控制台命令：浏览和分析ROS系统和catkin工作区创建ROS包：结构，启动文件和最佳实践ROSC++客户端库（roscpp）：创建您自己的ROSC++程序模拟ROS：Gazebo模拟器，机器人模型（URDF）和模拟环境（SDF）使用可视化（RViz）和用户界面工具（rqt）内部ROS：TF转换系统，时间，行李内容：本课程包括一个指导教程和练习，使用自主机器人时难度越来越高。
您将学习如何使用ROS从头开始设置这样的系统，如何连接各个传感器和执行器，以及如何实现第一个闭环控制系统。
借助不同的例子，课程应该为学生与机器人一起工作提供一个很好的起点。
他们学习如何创建软件，包括模拟，连接传感器和执行器，以及集成控制算法。
目的：ROS架构：主，节点，主题，消息，服务，参数和操作控制台命令：浏览和分析ROS系统和catkin工作区创建ROS包：结构，启动文件和最佳实践ROSC++客户端库（roscpp）：创建您自己的ROSC++程序模拟ROS：Gazebo模拟器，机器人模型（URDF）和模拟环境（SDF）使用可视化（RViz）和用户界面工具（rqt）内部ROS：TF转换系统，时间，行李内容：本课程包括一个指导教程和练习，使用自主机器人时难度越来越高。
您将学习如何使用ROS从头开始设置这样的系统，如何连接各个传感器和执行器，以及如何实现第一个闭环控制系统。
2025/9/3 17:24:26
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karesVGG19神经网络参数vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
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AWSSQS作业处理程序使用Terraform在AWS上部署无服务器作业处理程序的参考项目过度设计的待办事项应用:grinning_face_with_sweat:前提条件确保已安装，并配置了defaultAWSCLI配置文件（请参阅文档）terraform-help#printsTerraformoptionswhichaws#prints/usr/local/bin/awsaws--version#printsaws-cli/2.0.36Python/3.7.4Darwin/18.7.0botocore/2.0.0awsconfigure#configureyourAWSCLIprofile配置创建一个以存储Terraform状态。
在01-main.tf填充存储桶名称创建另一个S3存储桶以存储Lambda函数构建构件：awss3apicreate
在01-main.tf填充存储桶名称创建另一个S3存储桶以存储Lambda函数构建构件：awss3apicreate
2025/5/19 14:42:06
200KB
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modules.tf-作为代码生成器的基础结构-从可视化图到Terraform该存储库中的代码用于根据使用创建的可视化图将基础设施作为Terraform配置生成。
是的开源项目。
我该如何尝试？在注册一个免费帐户。
在Web浏览器中绘制AWS架构（您也可以导入实时AWS资源）。
单击右上角的“导出”和“平台代码导出”。
下载档案并将其解压缩到本地。
按照README.md的分步说明进行README.md，您可以在其中找到它。
生成的Terraform配置如何？在存储库中，您可以看到从示例“WebAppReferenceArchitecture”生成的确切配置代码。
原始基础设施记录完整的代码执行支持者该项目部分由赞助，这是。
监控提供的无服务器应用程序。
。
开发人员指南该项目是使用在上运行的编写的Python3.7应用程序。
阅读和以熟悉它。
如果您想为这个项目做出贡献，请阅读以获取更多见解。
贡献者代码贡献者这个项目的存在要感谢所有贡献者。
财务贡献者成为财务贡献者，并帮助我们维持我们的社区。
[]个人组织机构与您的组
是的开源项目。
我该如何尝试？在注册一个免费帐户。
在Web浏览器中绘制AWS架构（您也可以导入实时AWS资源）。
单击右上角的“导出”和“平台代码导出”。
下载档案并将其解压缩到本地。
按照README.md的分步说明进行README.md，您可以在其中找到它。
生成的Terraform配置如何？在存储库中，您可以看到从示例“WebAppReferenceArchitecture”生成的确切配置代码。
原始基础设施记录完整的代码执行支持者该项目部分由赞助，这是。
监控提供的无服务器应用程序。
。
开发人员指南该项目是使用在上运行的编写的Python3.7应用程序。
阅读和以熟悉它。
如果您想为这个项目做出贡献，请阅读以获取更多见解。
贡献者代码贡献者这个项目的存在要感谢所有贡献者。
财务贡献者成为财务贡献者，并帮助我们维持我们的社区。
[]个人组织机构与您的组
2025/4/19 10:23:03
260KB
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从https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.pkl.gz下载的，直接放置于..\envs\tf\Lib\site-packages\keras\datasets目录下即可
2025/4/15 21:08:06
14.59MB
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vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5不太好下公开出来
2025/4/5 22:09:03
52.19MB
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resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5速度快，准确率高，参数不多50层残差网络模型,权重训练自ImageNet该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序模型的默认输入尺寸:224x224
2025/3/13 0:22:32
90.27MB
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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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