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搜索资源列表

  1. br百度权重批量查询函数代码php,cURL，模拟http

  2. 可以利用站长平台的百度权重查询工具，使用本php函数通过模拟http查询出百度权重，稍微修改一下php函数代码即可实现批量查询功能。pr百度权重批量查询函数代码php,cURL，模拟http。

  3. 所属分类：PHP

    • 发布日期：2012-09-06
    • 文件大小：623
    • 提供者：hmg2542883

  1. fcn训练时网络权重修改文件

  2. fcn训练时网络权重修改文件 fcn训练 权重修改 caffe 希望有用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-03
    • 文件大小：2048
    • 提供者：xuezhi1001

  1. tiny_yolov3权重keras_h5

  2. tiny_yolov3权重keras_h5，经过试验证实可用，修改model相关路径即可

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-15
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_38264564

  1. Node.js-octo-portal是美团OCTO服务治理体系的管理端

  2. octo-portal 是octo服务治理体系的管理端，为服务权重修改，性能数据分析等服务治理功能提供人性化的一站式管理平台

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-09
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_39840588

  1. 熵权法求权重.zip

  2. 大家有兴趣的可以自行下载，熵权法在学术论文中比较常用，该代码使用于stata，较为便捷。本人水平有限，如有不对地方请您指正，我将及时修改！

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2020-08-03
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_49837733

  1. 层次分析法权重1.2.zip

  2. C#编写的WinForm窗体程序，主要计算评估指标权重，可自由修改指标，包括添加指标或删除指标，亲测可用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-10
    • 文件大小：159744
    • 提供者：weixin_43001847

  1. pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38623442

  1. KerasYolo3Test含权重文件及模型

  2. 对kera-yolov3源代码进行一定修改，可直接用于windows环境下执行目标检测；其中包含了已下载的权重文件yolov3.weights以及生成的模型model_data/yolo.h5，还包含了image下用于检测的图片

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-10-29
    • 文件大小：465567744
    • 提供者：firemonkeycs

  1. php权重计算方法代码分享

  2. 权重计算，稍加修改亦可用于分词，词频统计，全文和spam检测等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：30720
    • 提供者：weixin_38717450

  1. Pytorch 实现权重初始化

  2. 在TensorFlow中，权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的。 而PyTorch则提供了另一种方法：首先应该声明张量，然后修改张量的权重。通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权重初始化为直接访问张量的属性。 1、不初始化的效果 在Pytorch中，定义一个tensor，不进行初始化，打印看看结果： w = torch.Tensor(3,4) print (w) 可以看到这时候的初始化的数值都是随机的，而且特别大，这对网络的训练必定不好，最后导致精度提不上，甚至损失无法收

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38638688

  1. php权重计算方法代码分享

  2. 复制代码 代码如下:<?php/* vim: set expandtab tabstop=4 shiftwidth=4: */// +————————————————————————//  Name       :   权重计算                                         //  Descr iption:   稍加修改，亦可用于分词，词频统计，全文检索和垃圾检测//  Date       :   2013/12/16 08:51 class weig

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-19
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38607554

  1. Pytorch修改ResNet模型全连接层进行直接训练实例

  2. 之前在用预训练的ResNet的模型进行迁移训练时，是固定除最后一层的前面层权重，然后把全连接层输出改为自己需要的数目，进行最后一层的训练，那么现在假如想要只是把 最后一层的输出改一下，不需要加载前面层的权重，方法如下： model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False) num_fc_ftr = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_fc_ftr, 224) model =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：31744
    • 提供者：weixin_38699830

  1. efficientnet-yolo3-pytorch:这是一个有效的网络-yolo3-pytorch的原始码，将yolov3的主干特征提取网络修改成为有效的网络-源码

  2. YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42131261

  1. ik4solr4.3:ik分词器for Solr4.3，支持4.4，二进制不用修改也支持4.6，不放心可以改下POM中的依赖-源码

  2. ik4solr4.3（不再维护，未来可能删除：请去 ） solr4.3的ik分词器（改了一些smart分词算法。使用maven编译），隔壁有我写的包 支持从solr自己的环境中获取自定义词典（使用solr的ResourceLoader，只需要把字典文件放到对应索引的conf目录里） 增加一个定时更新类 在IK中不建议用smart分词，因为它并不怎么准，ansj的分词效果明显更好。 这是一次新的改变，如果你还用旧的，请注意更新了，由于曾经疏忽，旧版本并发下有问题 推荐可以结合另外一个动态使用 =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168230

  1. 实时控制系统中具有电压阈值的忆阻器读写模式的能耗分析

  2. 本文基于忆阻器神经形态电路的权重修改过程，设计了适用于实时控制系统（简称RTCS）的带电压阈值控制系统（简称MVTCS）的忆阻器硬件电路。 提出了一种新颖的强制擦除模式，称为不读取，高压写入（缩写为NR-HVW），以消除对读取过程的需求并将写入过程导入忆阻器。 作者将低电压读取和高电压写入（缩写为LVR-HVW）与高电压读取和高电压写入（缩写为HVR-HVW）模式进行了比较，然后比较和分析了三种读取和读取方式的优缺点。从能源消耗的角度写模式。 通过数值仿真技术验证了作者提出的设计，仿真结果表明，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38752907

  1. modified-yolov4:此仓库包含我们经过修改的YOLOv4 architectre的训练有素的模型和结果-源码

  2. 修饰的yolov4 该存储库保存了我们修改后的YOLOv4 architectre的训练有素的模型和结果。 使用数据集的VisDrone训练部分上的官方进行训练，并且训练文件位于training_code文件夹中。 提供了经过培训的权重，用于原始和修改的YOLOv4体系结构。 修改后的YOLOv4架构如下图所示。 测验 该测试使用VisDrone Test-Dev数据集上的官方进行。 检测文件是使用darknet_images.py文件生成的，生成的检测文件位于文件夹det_files_mod

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：weixin_42119281

  1. 基于监督术语权重和自适应度量学习的集群化Web服务发现模型

  2. 随着Web服务的爆炸性增长，关于如何快速找到所需服务的研究变得越来越重要和具有挑战性。 在本文中，我们将重点放在非语义Web服务发现上，并提出一种有效的集群化Web服务发现模型（CFWSFinder）。 与现有模型相比，CFWSFinder具有几个特征。 首先，在服务表示过程中，CFWSFinder导入WordNet和潜在语义索引以将非语义Web服务表示为低维紧凑型语义特征向量。 其次，在服务群集过程中，CFWSFinder使用修改后的内核批处理自组织图（KBSOM）神经网络来最大程度地缩短服务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：322560
    • 提供者：weixin_38617297

  1. Applying_EANNs：2D Unity模拟，其中汽车学习如何在不同的路线上导航。 这些汽车由前馈神经网络操纵。 使用改进的遗传算法训练网络的权重-源码

  2. 进化人工神经网络的应用 2D Unity模拟，其中汽车学习如何在不同的路线上导航。 这些汽车由前馈神经网络操纵。 使用改良的遗传算法训练网络的权重。 早期版本的简短演示视频： : 模拟 汽车必须在不触碰墙壁或任何其他障碍物的情况下导航整个路线。 一辆汽车有五个前置传感器，用于测量在给定方向上到障碍物的距离。 这些传感器的读数用作汽车神经网络的输入。 每个传感器指向不同的方向，覆盖大约90度的正面范围。 传感器的最大范围是10个单位。 然后，神经网络的输出确定汽车的当前发动机和转向力。 如果您

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42138780

  1. 开花：Edmonds的开花算法，用于无向图中的最大权重匹配-源码

  2. Edmonds开花算法，用于无向图中的最大权重匹配 该库实现了Blossom算法，该算法计算O（节点数** 3）中无向图的最大加权匹配。 它从Joris van Rantwijk编写的python代码移植而来，该代码包含在NetworkX图形库中并进行了修改。 入门 将必要的依赖项添加到您的项目中： [ageneau/blossom " 0.1.4 " ] [aysylu/loom " 1.0.2 " ] 用法 ( ns test.blossom ( :require [blossom.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：72704
    • 提供者：weixin_42164534

  1. pytorch 在网络中添加可训练参数,修改预训练权重文件的方法

  2. 实践中，针对不同的任务需求，我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的。 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络： # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch.autograd import Variable import torch.optim as optim x = Variable(torch.FloatTensor([1, 2, 3])).cuda() y = Variable(torch.FloatTensor([4

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38737635
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