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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densenet201_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5，keras预训练模型，densenet201
2025/3/5 8:20:25
72.85MB
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这有两个文件，分别为inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5，inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
2024/12/8 0:28:22
160.87MB
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libsvm是台湾林智仁开发的支持向量机工具箱，非常有名。
该资源中包含了其matlab最新版libsvm-mat-weights-3.0-1。
作者利用此工具箱编写了一个多类识别的问题，对于svm的学习非常有帮助。
该程序拥有良好界面，经过测试，可以放心使用。
该资源中包含了其matlab最新版libsvm-mat-weights-3.0-1。
作者利用此工具箱编写了一个多类识别的问题，对于svm的学习非常有帮助。
该程序拥有良好界面，经过测试，可以放心使用。
2024/10/15 10:27:28
275KB
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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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SSD预训练的权重文件，下载后解压就可，model.load_weights（"weights_SSD300.hdf5"）加载无问题
2024/5/20 0:13:13
91.26MB
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火焰图集合和训练好的yolo_tiny火焰检测weights，经过处理成voc数据集，而且经过训练，可以实现yolo-tiny的图像检测。
2024/3/3 12:56:08
63.4MB
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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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