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  1. 程序员实用算法——源码

  2. http://www.400gb.com/u/256394 译者序 前言 致谢 第1章　绪论 　1.1　评估算法 　1.2　修改算法 　　1.2.1　主要的优化：I/O 　　1.2.2　主要的优化：函数调用 　1.3　资源和参考资料 第2章　基本数据结构 　2.1　链表 　　2.1.1　双向链表 　　2.1.2　链表的其他特征 　2.2　栈和队列 　　2.2.1　栈的特征 　　2.2.2　队列的特征 第3章　散列 　3.1　散列的概念 　3.2　散列函数 　3.3　冲突解决方法 　　3.3.1

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-07-15
    • 文件大小：166912
    • 提供者：adkiidgtfk926

  1. eccv2020_paperlist:我的论文摘要-源码

  2. eccv2020_paperlist 图像识别 口服 具有随机特征采样和插值的空间自适应推理 论文： : 概括： MutualNet：通过相互学习从网络宽度和分辨率进行自适应的ConvNet 论文： : 概括： 代码： ： 开放集识别的混合模型 论文： : 概括： 梯度集中化：深度神经网络的一种新的优化技术 论文： : 概括： 代码： ： 多任务学习可增强对抗性 纸： 概括： 聚光灯 重新思考高效移动网络设计的瓶颈结构 论文： : 概括： 负保证金事项：了解很少的分类中的保证金

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42139429

  1. Spotify_Project-源码

  2. Spotify项目 概括 对于我的顶点项目，我选择解决基于歌曲属性为歌曲分配流派的问题。在这种情况下，Spotify正在考虑发布音乐，类似于SoundCloud允许用户发布内容的方式。在准备向平台添加音乐的用户时， Spotify要求一种将这些新歌曲分类到各自流派中的方法。我选择使用PyTorch构建一个多类分类模型来创建一个神经网络。来自kaggle的数据由于在目标值类型方面不平衡而受到限制。鉴于这种缺陷，我能够将基准精度提高十倍。该存储库包含与此项目有关的所有材料。 目录 文档名称 类型 描

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42166623

  1. image_super_resolution:深度学习的图像超分辨率-源码

  2. image_super_resolution 一个旨在提高Image Super Resolution深度学习原理/框架/工具的项目。 参考 该项目从以下项目中复制了很多代码和构想： 网络 该模型基于RRDN和GAN。 损失和超参数 HR与SR之间产生损失L1损失 GAN损失，SR的鉴别器损失 功能损失：HR和SR通过VGG block2_conv2 / block5_conv4 L2损失，block2_conv2和block5_conv4输出的损失值处于不同级别 鉴别器损耗（真实/伪造）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：98566144
    • 提供者：weixin_42152298

  1. PlasticBalancedNetsPackage-源码

  2. 塑料平衡网包装 在这里，我们提供了一系列塑料平衡网络仿真的代码。 结果报告在Akil等人2021年（“基于尖峰时序的可塑性下的平衡网络”）。 链接至预印本： : 此处用于模拟平衡网络的代码与的代码几乎相同。 请参考该程序包，以获取有关如何运行模拟的更多详细信息以及有关神经元模型，初始连接性等的详细信息。 我们提供的代码可模拟经过大量STDP规则的平衡网络：Kohonen，Oja，经典希伯来文和抑制性STDP（如Vogels等人2011）。 除此之外，我们提供的代码可在其中运行多种具有不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42104366

  1. Masoud.F_Portfolio-源码

  2. MASOUD FARAMARZI投资组合 | 马萨诸塞州沃特敦，02472 | 在这项研究中，tiny-YOLOv2，Dark-net神经网络YOLOv3，tiny-YOLOv3和YOLOv4的TensorFlow实现用于训练具有IEEE大数据杯挑战赛提供的数据集的道路损坏检测模型，并在精度和运行速度这一术语与其他使用不同模型的类似研究一起使用。 如下图所示，可以以可接受的精度检测道路损坏，但仍可以改善。 一种改进的方法是使用更深的神经网络，例如Art Scaled-YOLOv4状态。 另一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42157556

  1. DAMDNet:DAMDNet用于3D人脸对齐（ICCV2019研讨会）论文-源码

  2. 双重注意力MobDenseNet（DAMDNet）进行稳健的3D人脸对齐（ICCV2019研讨会）-Pytorch 笔记 在“ Demo.py”文件中，您将找到如何运行这些代码。 在“ FaceSwap / Demo2.py”文件中，您将找到如何运行人脸交换代码。 抽象的 本文提出了一种双重注意机制和一种高效的端到端3D人脸对齐框架。通过深度可分离卷积，密集连接卷积和轻量级通道注意机制，我们建立了一个稳定的网络模型。 为了增强网络模型提取人脸区域空间特征的能力，我们采用空间分组智能特征增强模块来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：131072000
    • 提供者：weixin_42131790

  1. SignalPropagation:神经信号传播-源码

  2. 神经信号传播框架 这篇文章包含使用以下内容的大规模神经网络（非人工）仿真（合成） 射击率模型 加息率模型 所有模拟都是通过Brian2 python模块（ ）进行的。 可以在 （数据库部分）中获得猕猴的解剖学连接性（已纳入我们的模拟中）。 另外，这里以Excel格式提供：（ ） 解剖学连通性根据标记神经元的分数定义为 FLN_ {B-to-A}是（从区域B投射到区域A的＃个神经元）与（从所有区域投射到区域A的总＃个神经元）的比率。 我们旨在在灵长类皮层的大规模电路模型中复制区域间平衡放

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42107491

  1. Face-Mask-Detection:该项目使用的是不戴口罩的不同人的图像数据集。 然后将其用于使用SSD创建深度学习模型并检查准确性和验证分数-源码

  2. 面膜检测 该项目使用的是不戴口罩的不同人的图像数据集。 然后将其用于创建深度学习模型，并检查准确性和验证分数。 什么是SSD？ ！[SSD架构]（ ） SSD代表Single Shot Multibox Detector。 它是一种用于使用单个深度神经网络检测图像中对象的技术。 基本上，它用于图像中的对象检测。 通过使用VGG-16体系结构的基本体系结构，SSD能够在速度和准确性方面胜过YOLO和Faster R-CNN等其他对象检测器。 下图给出了SSD的体系结构。 从头开始训练SSD模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42176612

  1. TrackML-源码

  2. 硕士论文研究 领域：日内瓦大学的实验粒子物理学。 标题：“使用深度神经网络的高亮度LHC检测器的轨道重建”。 实施匹配的命中从这个粒子的项目的Jupyter Notebook与Python3 ， Keras ， TensorFlow ，并绘制matplotlib 。 它包含四个主要步骤： DataExploration.ipynb Data.ipynb （为NN训练创建输入和输出，有无平衡正负击中） NN.ipynb （火车NN，根据NN进行预测，评估预测的模型，包括每个Volume

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：75497472
    • 提供者：weixin_42133452

  1. TTS-Papers-源码

  2. TTS和VC相关论文 内容 演讲者增强可以改善多演讲者的端到端TTS吗？ 于Interspeech，2020年 人工扬声器增强，使用SoX speed命令通过重新采样来加速或减慢音频。 使用低质量数据进行扬声器增强，在后网中添加一个热通道标签，并使编码器依赖于方言编码器网络（基于LDE的网络体系结构）。 骨干：tacotron，声码器：WaveNets 使用扬声器不平衡语音语料库训练多扬声器神经文本语音转换系统。 in Interspeech，2019 重采样技术（多数说话者的欠采样/少

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42143221

  1. ADER:RecSys 2020最佳短文-源码

  2. ADER：针对基于会话的推荐进行持续学习的自适应提炼示例回放 EPFL | | 学期项目（2020年Spring） | 最佳短篇论文 关于 这是我们对本文的实现： 作者：费飞，林小玉和Boi Faltings 前两位作者的贡献相似。 如果您使用代码或数据集，请引用我们的论文。 这也是林晓玉完成的一个学期项目，由费Mi和Boi Faltings教授指导。 []-[] 目录 背景 尽管基于会话的推荐者由于诸如递归神经网络和注意力之类的一些新技术而取得了显着改善，但他们仅使用整个数据或最新

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42097557

  1. 数据科学：此存储库包含数据科学和分析工作的示例-源码

  2. 数据科学 该存储库包含数据科学和分析工作的示例。 流行病：网络上的随机过程 epidemics.py包含SIR感染模型的Python实现，该模型可模拟传染病在网络人群中的传播。 该模型将感染模拟为边缘Poisson点过程，并使用事件队列方法。 该文件包含两个功能。 SIR函数采用arg G （networkx图形对象）和kwargs i_rate （每边缘感染率）， r_rate （恢复率）， init （初始感染数）和max_time （运行模拟的最大时间；因为SIR模型）应该总是达到平衡，不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：442368
    • 提供者：weixin_42104366

  1. 模型网络平衡-源码

  2. 家 项目设置 npm install 编译和热重装以进行开发 npm run serve 编译并最小化生产 npm run build 整理和修复文件 npm run lint 自定义配置 请参阅。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：360448
    • 提供者：weixin_42131414

  1. centermask2：CVPR 2020中的实时无锚实例分段-源码

  2. 2 [ ] [ ] [ ] [ ] CenterMask2是在顶部的升级实现超出原基于。 （CVPR 2020） 和钟y公园电子与电信研究所（ETRI） 预印本： : 强调 第一次无锚的一级实例分割。 据我们所知， CenterMask是基于无锚对象检测的首次实例分割（15/11/2019）。 迈向实时：CenterMask-Lite。 该作品不仅提供了大型的CenterMask，而且还提供了可以实时速度（> 30 fps）运行的轻巧的CenterMask-Lite。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：94208
    • 提供者：weixin_42160252

  1. 团队9-源码

  2. 团队9 类别：软件开发中的AI 想法3： 问题陈述简介：使用AI衡量和提高微服务性能微服务架构是在云中部署容器化软件的常用方法。 但是，由于分布式体系结构，微服务数量的增加会增加管理的复杂性。 网络延迟和负载平衡是其他挑战。 请参阅此用例以获取启发。 摘要：开发一种模型来确定考虑其权重（重，中，轻）的服务类型的可行云平台。来自Kubernetes报告的训练模型具有诸如响应时间，内存利用率，吞吐量等参数，以预测每种类型服务的阈值。 这些预测的阈值可用于确定服务的正确云平台。 方法：我们将开

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42128558

  1. 代谢网络分析-源码

  2. 该存储库包含用于代谢网络分析和执行通量平衡分析（FBA）的MATLAB和Python脚本，以及示例性代谢模型和实验通量数据。 该存储库由BitBucket专用托管，并在GitHub上公开镜像。 文件和资源类型： .m文件： MATLAB脚本文件。 可以使用MATLAB或GNU Octave打开/执行。 .mat文件： MATLAB数据文件。 要在GNU Octave中打开.mat文件，请使用load命令：“ load” .py文件： Python脚本文件。 大多数/某些文件是为pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42175035

  1. Transfer_learning_VIP-源码

  2. 转移学习-自平衡摆 具有自平衡摆的转移学习算法。 使用OpenAI Gym和Torch将DDPG模型与经过训练的神经网络结合使用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：912384
    • 提供者：weixin_42116672

  1. 温室4.0-ML-源码

  2. 温室4.0-ML 在这项工作中，从数据驱动的角度分析了两个4.0温室： le宿星： : Hidroleaf：穆尔西亚的多家公司与CEBAS-CESIC和DIIC-FIUM联合开发的实验温室容器，与传统温室相比，可节省多达80％的用水量。 强调室内温度： 内部空气温度 锅内温度 此外，对于the宿星温室，还基于自动统计模型开发了室内空气温度预测系统 自动别名 bat s 预言家 网络 梳（使用先前模型获得的预测的算术平均值） 为了改进该系统，已经进行了简短的研究，以确定要提供给每个模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：687865856
    • 提供者：weixin_42110469

  1. 神经网络正则化技术：在本研究中，我们将使用平衡的EMNIST数据集探索可用于解决给定神经网络体系结构过拟合问题的不同正则化方法-源码

  2. 在平衡的EMNIST数据集上训练的简单神经网络体系结构上对正则化技术的评估 在这项研究中，我们将探索使用平衡的EMNIST数据集的不同正则化方法，这些方法可用于解决给定神经网络架构中的过拟合问题。 我们将首先通过更改网络的隐藏单元数（宽度）和隐藏层数（深度）来确定问题，以便了解过拟合对不同网络形状的影响。 随后，我们将进行不同的实验，以了解如何解决将固定的架构和超参数的基准模型添加Dropout，L1和L2正则化的初始问题。 这些实验都将与“基线模型”进行比较，以找到为基线模型提供最高准确度和最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42101720
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