ssd模型文件，caffe_ssd_microsoft工程可以直接进行测试https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd原地址
2024/7/25 4:32:31
96.43MB
文章《Keras入门课6--使用InceptionV3模型进行迁移学习》https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/78889838使用的数据集
2024/7/24 21:50:44
51.31MB
本数据集包含MNIST数据集的四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz，train-labels-idx1-ubyte.gz，t10k-images-idx3-ubyte.gz，t10k-labels-idx1-ubyte.gz；
和一张图片mnist_10k_sprite.png
和一张图片mnist_10k_sprite.png
2024/7/24 4:40:14
24.09MB
KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True)
2024/7/23 16:31:30
614.4MB
完成的代码，在win10x64+cuda8平台下测试通过，包括知识点1.cuda编程实现mergesort2.cmake创建cuda工程
2024/7/22 10:12:47
2KB
公路运量主要包括公路客运量和公路货运量两方面。
某个地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，已知该地区20年(1990-2009)的公路运量相关数据如下：样本数据较多，且已知影响数据的因素（三大因素：该地区的人数、机动车数量和公路面积），可考虑将其作为BP神经网络的训练集，对该神经网络进行训练，然后对训练好的神经网络进行测试，最后使用测试合格的神经网络进行预测工作。
某个地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，已知该地区20年(1990-2009)的公路运量相关数据如下：样本数据较多，且已知影响数据的因素（三大因素：该地区的人数、机动车数量和公路面积），可考虑将其作为BP神经网络的训练集，对该神经网络进行训练，然后对训练好的神经网络进行测试，最后使用测试合格的神经网络进行预测工作。
2024/7/19 14:23:47
6KB