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  1. ResidualMaskingNetwork:残差掩蔽网络的面部表情识别-源码

  2. 在PyTorch中使用残留遮罩网络进行面部表情识别 论文的实现。 现场演示: 方法1: 从pip安装 pip install rmn 通过以下Python脚本运行视频演示 from rmn import video_demo video_demo () 方法二: 克隆仓库并通过pip安装软件包 git clone gitgithub.com:phamquiluan/ResidualMaskingNetwork.git cd ResidualMaskingNetwork pip install -
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42121905
  1. YOLOv5_DOTA_OBB:带有CSL_label的DOTA中的YOLOv5。(定向对象检测)(旋转检测)(旋转BBox)-源码

  2. YOLOv5_DOTA_OBB 带有CSL_label的DOTA_OBB数据集中的YOLOv5。(定向对象检测) 数据集和预先训练的检查点 Datasets : Pretrained Checkpoint or Demo Files : 。(6666) 。(6666) 。(6666) 。(6666) 。(6666) 。(6666) 功能性 train.py 。火车。 detect.py检测并可视化检测结果。获取检测结果txt。 evaluation.py 。合并检测
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_42113552
  1. specter:幽灵-源码

  2. 演讲者:使用引用文献为基础的变形金刚进行文档级表示学习 ||| | || 该存储库包含代码,预训练模型的链接,使用以及评估框架的链接。 ***** 2021年1月新版:HuggingFace模型***** 现在可以通过HuggingFace的转换器库访问Spectre。 感谢提供了Huggingface培训脚本和检查点。 见下文: 如何使用预训练模型 1-通过Huggingface变形金刚库 要求: pip install --upgrade transformers==4.2 from
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:97280
    • 提供者:weixin_42117037
  1. Video-Commerce-Video-Recommender-Alexa:提交给Dishathon 2020的意见书-源码

  2. 视频商务视频推荐人Alexa 简报: 检查点1 检查点2 视频演示: Amazon Rekognition工具 最终检查点提交视频-1 最终检查点提交视频-2
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_42101056
  1. dab-源码

  2. 这是从vietai / dab(当前为私人回购)中复制的 :sparkles: 通过反向翻译(DAB)进行数据增强 :sparkles: 该存储库基于反向翻译[1]作为数据增强方法[2,3]的思想。 这个想法很简单:将一种语言的句子翻译成另一种语言,然后再翻译回原来的语言。 这样一来,任何NLP数据集的大小都可以相乘。 使用我们的代码的示例如下所示: 在此项目中,我们为人们提供了一个不错的界面,使人们可以交互地研究与任何tensor2tensor检查点一起使用的反翻译模型。 我们还提供了以
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_42113754
  1. 311_checkpoint_1-源码

  2. 检查点1 设置 初始化并运行该应用程序: npm install && npm start 。 概述 我们将使用我们对路由和控制器的知识来创建一个CRUD应用程序。 我们不会在此分配中包含静态文件。 已为我们编写了基本的Express功能,但我们需要创建任何其他文件/文件夹。 请按照以下说明开始。 指示 1.索引 在index.js文件中,导入并使用bodyParser ,以确保将来自POST请求的正文正确转换为JSON。 2.路线 我们将创建五条路线。 这些路由的data在data文件夹中提供
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:26624
    • 提供者:weixin_42099087
  1. simclr:SimCLRv2-大型自我监督模型是强大的半监督学习者-源码

  2. SimCLR-视觉表示形式对比学习的简单框架 消息! 我们发布了SimCLR的TF2实现(以及TF2中的转换后的检查点),它们位于。 消息! 新增了用于Colabs,请参见。 SimCLR的插图(来自 )。 SimCLRv2的预训练模型 我们在这里开源了总共65个经过预训练的模型,与论文的表1中的模型相对应: 深度 宽度 SK 参数(M) 金融时报(1%) FT(10%) FT(100%) 线性评估 监督下 50 1倍 错误的 24 57.9 68.4 76.3 71
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-14
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42137022
  1. DistilBERT-base-jp-源码

  2. 语言 执照 日本人 麻省理工学院 日本DistilBERT预训练模型 一个日语DistilBERT预训练模型,该模型在上进行了训练。 找到日语的快速入门指南。 目录 介绍 DistilBERT是基于Bert架构的小型,快速,便宜且轻便的Transformer模型。 与GLUE语言理解基准相比,它的参数比基于BERT的参数少40%,运行速度提高60%,同时保留BERT的97%的性能。 此模型从在AWS p3dn.24xlarge实例上使用官方的Hugging Face实施进行了2周的培训。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:140288
    • 提供者:weixin_42161450
  1. m1c2-flexbox--assignment-源码

  2. m1c2-flexbox分配 此代码用作您将需要用于模块1检查点2弹性框分配的入门代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:1024
    • 提供者:weixin_42118423
  1. 体贴的-源码

  2. 周到的数据科学 内容 顶石 周到的顶点1 1987年至2015年美国购买力的基本分析 模组 单元7-使用Python的基本统计信息和概率 检查站4 绘图基础 泰坦尼克号 检查站5 周到的摘要统计 第11单元-面向数据科学家SQL 检查站4 SQL基础 检查站5 分组与汇总 检查站6 加盟和CTE 检查站7 SF_B&B_Challenge 模块12-深入数据可视化和探索 检查站2 探索数据Seaborn 单元13-实验设计和A / B测试 检查站7 T检验练习 单元17-监督学习:模型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-26
    • 文件大小:15728640
    • 提供者:weixin_42141437
  1. ProphetNet:ProphetNet:预测未来N-gram用于序列到序列的预训练https://arxiv.orgpdf2001.04063.pdf-源码

  2. 先知网 此提供了用于在重现实验的代码 。 在本文中,我们提出了一种称为ProphetNet的新的预训练语言模型,用于序列到序列的学习,具有一个称为未来n-gram预测的新型自我监督目标。 我们已经发布了针对ProphetNet基线基准(中)。 试试! :) 相依性 点安装火炬== 1.3.0 点安装Fairseq == v0.9.0 预训练模型 我们已经发布了针对所述的预训练模型的以下检查点: ProphetNet-large-16GB (已在16GB语料库Wikipedia +具有64个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_42163404
  1. MDST第一回购-源码

  2. MDST教程-W21 重要的日子 实时教程: 星期六2/13,2/20-1-3pm 工作时间: 2/18星期四-6-7pm 星期二2/24 2-3pm 检查点到期: 2/24星期三下午5点 请参阅我们的以获取缩放链接! 如果您有任何疑问,但不能在办公时间内解决,请发送电子邮件至Renee,电子邮件地址为 。 教程1 完成检查点1a中的步骤以设置文件系统,git repo等。 在检查点上工作时,请定期更新git! 根据文件中的注释完成checkpoint1b.py 。 然后运行
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:225280
    • 提供者:weixin_42140716
  1. MDST-源码

  2. MDST教程-W21 重要的日子 实时教程: 星期六2/13,2/20-1-3pm 工作时间: 2/18星期四-6-7pm 星期二2/24 2-3pm 检查点到期: 2/24星期三下午5点 请参阅我们的以获取缩放链接! 如果您有任何疑问,但不能在办公时间内解决,请发送电子邮件至Renee,电子邮件地址为 。 教程1 完成检查点1a中的步骤以设置文件系统,git repo等。 在检查点上工作时,请定期更新git! 根据文件中的注释完成checkpoint1b.py 。 然后运行
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:10240
    • 提供者:weixin_42097668
  1. 蛋白质-源码

  2. 蛋白质 检查点1 这包括来自pymol的示例波前obj文件作为protein.obj
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:485376
    • 提供者:weixin_42168230
  1. 检查点1-源码

  2. Checkpoint1路易斯·卡斯特罗
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_42151729
  1. kd_mdst_repo-源码

  2. MDST教程-W21 重要的日子 实时教程: 星期六2/13,2/20-1-3pm 工作时间: 2/18星期四-6-7pm 星期二2/24 2-3pm 应交检查点: 2/24星期三下午5点 请参阅我们的以获取缩放链接! 如果您有任何疑问,但不能在办公时间内解决,请发送电子邮件至Renee,电子邮件地址为 。 教程1 完成检查点1a中的步骤以设置文件系统,git repo等。 在检查点上工作时,请定期更新git! 根据文件中的注释完成checkpoint1b.py 。 然后运行
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:8192
    • 提供者:weixin_42164931
  1. MDST第一回购-源码

  2. MDST教程-W21 重要的日子 实时教程: 星期六2/13,2/20-1-3pm 工作时间: 2/18星期四-6-7pm 星期二2/24 2-3pm 应交检查点: 2/24星期三下午5点 请参阅我们的以获取缩放链接! 如果您有任何疑问,但不能在办公时间内解决,请发送电子邮件至Renee,电子邮件地址为 。 教程1 完成检查点1a中的步骤以设置文件系统,git repo等。 在检查点上工作时,请定期更新git! 根据文件中的注释完成checkpoint1b.py 。 然后运行
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:8192
    • 提供者:weixin_42157567
  1. ctp_checkpoint_01-源码

  2. 检查点1-30/08 Projeto没有浏览器集团没有botão: 使用XPTO进行程序控制的Python程序集。 (0.5 ponto)Exibir o seguinte菜单: Menu: 1 - Cadastrar produto 2 - Alterar produto 3 - Excluir produto 4 - Listar estoque de peças 5 - Comprar produto 6 - Vender produto 7 - Sair
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:8192
    • 提供者:weixin_42134537
  1. Projet_Racer_C-源码

  2. 这是什么项目 该项目在于仅通过算法来实现速度和“智能”竞赛。 实际上,用C语言编写的算法将与服务器通信,以尽快执行不同的检查点。 当心这些检查点的大小是可变的。 并且此检查点的每个框都会有一个值。 游戏的目标? 以最少的点数到达最后一个检查点。 一个移动等于1点,盒子可以给出更多或更少的点。 该算法在每个转弯处只能加速或减速1(例如:如果下一转弯的速度为5,则仅4 5或6)。 演示版 怎么做的? 该项目在C中完成。 查看器,服务器和三个级别(竞赛哑,竞赛中,竞赛高)由M. Julien Ber
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42120405
  1. tapas:端到端的神经表文本理解模型-源码

  2. 表管理(TAPAS) 介绍的用于训练基于变压器的表QA模型的代码和检查点。 新闻 2020/12/17 在版本4.1.1中添加到了。 28个检查点被添加到了,可以使用来播放。 2020/10/19 WTQ培训示例创建的微小变化 单元格匹配不明确的问题现在将被丢弃 这样可以将标注精度提高约1点 有关更多详细信息,请参见此。 添加了选项以通过与问题的文本重叠来过滤表列 基于第3.3节中所述的HEM方法。 2020/10/09 发布了用于在上运行进行表代码和模型,表和模型是EMNLP 202
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:256000
    • 提供者:weixin_42101720
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