最经典的VGG代码，是深度学习的基础，适合配合VGG代码一起阅读使用，非常适合深度学习初学者阅读学习深度学习框架构建规则。
2024/10/27 11:55:19
45KB
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tensorflow为后端的keras框架实现遥感场景分类，使用的模型为VGG16和Resnet50，可以从头自己训练模型，也可以使用迁移学习，进行模型微调
2024/7/15 13:52:05
unknown
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VGG16不含最后全连接层的模型参数文件，大小56.2M
2024/6/27 14:19:53
52.2MB
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从Gitbub下载的，外网下载速度10k+，好不容易下的，需要的请拿走。
在Keras上预训练的VGG16模型，基于ImageNet
在Keras上预训练的VGG16模型，基于ImageNet
2024/6/16 11:03:03
56.16MB
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vgg16的tensorflow模型，可直接修改或应用到自己的代码中，也可将caffe模型转成tensorflow。
2024/2/9 22:08:31
200KB
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由于文件比较大，ZF_faster_rcnn_final.caffemodel，VGG16_faster_rcnn_final.caffemodel这两个文件都超过220M，所以我把这两个文件压缩放在网盘了。
faster_rcnn_models的下载链接.txt里面有详细的下载地址和密码。
永久有效
faster_rcnn_models的下载链接.txt里面有详细的下载地址和密码。
永久有效
2024/1/6 13:44:09
140B
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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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