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搜索资源列表

  1. 超实用的JS代码段-源码.zip

  2. 超实用的Javascr ipt代码段基于实用、实践、前瞻性、学习的原则，笔者精选了近300段Javascr ipt代码和400种解决方案，覆盖了几乎所有的脚本处理模块，最大程度地帮助读者学习、实践Javascr ipt的各个方面，让读者成为一个有代码实践、有思想品质、有技术深度的Javascr ipt高手。 《超实用的Javascr ipt代码段》分为9章，包括Javascr ipt的一些必备知识，常用的表单处理、图片处理、内容展示、页面处理、日期处理、页面特效、移动开发等代码及其他常用代码，

  3. 所属分类：Javascript

    • 发布日期：2016-08-11
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：tssxm

  1. Deep-Learning-Tricks:遇到的深度学习技巧-源码

  2. 模型 （1）模型自身结构 -> 模型的表达能力 （2）超参数选择 （3）数据模型不匹配 （4）数据集构造：没有足够数据、分类不均衡、有噪声的标签、训练集和测试集分布不均衡 欠拟合 （1）让模型更大：给模型加入更多的层 eg.ResNet-50 -> resNet-101，每层中更多的单元； （2）减少正则化 （3）错误分析：（训练集和测试集的分布偏差）测试时候出现问题进行分析，训练集缺少哪些情况导致错误，后续将在训练集中加入此类数据纠正偏差； （4）改进模型架构 （5）调节超参数：手

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099815

  1. dl_codebase:罗杰深度学习项目的代码库-源码

  2. 罗杰的深度学习工具 该代码库应尽可能通用。 花哨的想法的实现应该建立在此回购的分支中，而不是在回购本身中进行工作以允许快速开发。 依存关系 PyTorch（火炬，火炬视觉） 雅克 OpenCV 皮尔 待办事项 支持更好的日志记录/定时（张量板？） 将modules文件夹打包为一个软件包，以摆脱sys.path技巧 将引擎（或核心教练）添加到抽象教练中以完成不同的任务 修改注册表（如FAIR Detectron 2中一样）并使用装饰器以获得更好的样式 为各个时期之间的列车摘要添加更好的打印语

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_42121086

  1. Tricks-of-Semi-supervisedDeepLeanring-Pytorch:PseudoLabel 2013，增值税，PI模型，Tempens，MeanTeacher，ICT，MixMatch，FixMatch-源码

  2. 半监督的深学习技巧-皮尔托奇（Pytorch） 该存储库实现以下半监督式深度学习方法： PseudoLabel 2013 ：用于深度神经网络的简单有效的半监督学习方法（ICMLW 2013） PI＆Tempens ：半监督学习的时间集合（ICLR 2017） MeanTeacher ：卑鄙的老师是更好的榜样（NIPS 2017） 增值税：虚拟对抗训练：有监督和半监督学习的正规化方法（TPAMI 2018） ICT ：用于半监督学习的插值一致性培训（IJCAI 2019） MixMatc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42138139

  1. DS_Projects:数据科学项目集合-源码

  2. 应用数据科学Capstone产品组合 你好！ 此回购包含了一系列材料（脚本，报告，图形等），这些材料展示了我最近的工作的一部分。 下面的每个部分都提供了有关回购中的工件的一些详细信息。 以下是过去几年中我一直在使用的工具和技术的示例。 这是一个非常粗略的草稿，并将在接下来的几个月中进行更新。 使用的工具 工具 使用权 土坯 竞技场模拟 电子表格 插画家 迷你标签 橘子 Power BI Python [R 火花 SQL 斯塔塔 画面 威卡 使用的技巧 技巧 人工神经网络/深度学习 方差分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42137539

  1. ImageAugmentation-源码

  2. Pytorch中的图像增强 介绍 为什么要增强？ 建立强度模型的关键因素之一是数据。 训练深度学习模型的海量数据可以帮助其概括数据域的功能。 如果我们被分配了挑战但没有太多数据会发生什么 :neutral_face: 放弃？ 不，增强是解决此问题的关键。 在计算机辅助和诊断领域的示例中，论文的作者仅从38个阳性图像中训练了更快的RCNN，并在此任务中实现了SOTA。 如何 :thinking_face: 现在让我们转储这项技术。 什么是增强？ 从原始图像生成图像的过程。 通过这种功能，我们

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：759808
    • 提供者：weixin_42122881

  1. learning_notes-源码

  2. 这是一个页面，用于记录有关有用的学习策略，使用生物信息工具的技巧和窍门的每日更新学习笔记。 有用的链接 我在基因调控网络上的NIAID课程。 和 组织数据科学项目。 对我特别有启发。 关于机器学习的经典课程。 用于单细胞RNA序列分析的已发布工具的集合。 单细胞数据的深度学习方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：595968
    • 提供者：weixin_42131705

  1. cl1f19umd:计算语言学1，秋季，马里兰大学-源码

  2. 计算语言学1（CMSC723，INST735，LING723），秋季，马里兰大学 计算语言学（CL）是一门执行语言学家使用语言进行的操作但使用计算机的科学。 自然语言处理（NLP）是一门工程学，涉及人们使用语言进行的操作，但使用计算机。 我们将同时介绍这两种方法，尽管重点是NLP。 我们将主要关注基于机器学习的方法，以解决NLP中的各种挑战性问题，同时重点关注基于深度学习的最新技术。 上课时间和阅读将侧重于技巧； 家庭作业将主要集中在使用NLP技术来解决与社会相关的问题。 在整个课程中，重点将放

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：65011712
    • 提供者：weixin_42132598

  1. dla:音频处理的深度学习-源码

  2. 音频深度学习（DLA） 每周的讲座和研讨会资料位于./week*文件夹中，有关资料和说明，请参阅README.md。 任何技术问题，想法，课程资料中的错误，贡献想法-添加问题 该课程的当前版本于2020年秋季在的进行 教学大纲 数字信号处理简介 讲座：信号，傅立叶变换，频谱图，MFCC等 研讨会：PyTorch简介，DevOps，深度学习研发 自动语音识别I 讲座：指标，注意力，LAS，CTC，BeamSearch 研讨会：Docker，W＆B，音频增强 自动语音识别II 演讲：LM融

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42129970

  1. nlp_tutorial:NLP超强入门指南，包括各任务sota模型汇总（文本分类，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型），以及代码，技巧-源码

  2. NLP学习指南 本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。 各任务模型列表汇总：，，，（todo）， 各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型 之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制好目标难度，先用三个月时间进行第一轮学习： 读懂机器学习，深度学习原理，不要求手推公式 了解经典任务的基准，动手实践，看懂代码 深入一个应用场景，尝试自己修改模型，提升效果 迈过了上面这道坎后，就可以重新回归理论，提高对自己的要求，某种手推公式，盲写模型，拿到比赛Top

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42117485

  1. Jainish-shah:文件夹-源码

  2. 你好呀 :waving_hand: 这是我破解，学习和学习东西的地方。 :telescope: 我目前正在研究图像处理和OpenCV :laptop: 。 :seedling: 我目前正在学习Tensorflow :thinking_face: 我正在寻找有关深度学习项目的帮助 我感兴趣的领域包括头脑风暴，数据科学和深度学习 :woman::laptop: :man::laptop: 我的所有项目都可以在 :speech_balloon: 询问有关Flutter，ML的任何问题 :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42157556

  1. g729_to_dtmf.ai：G.729到DTMF AI-源码

  2. G.729转DTMF AI 关于 该项目旨在探索在编解码器上运行时，应用深度学习和（R）NN来检测行业标准语音低比特率编解码器（例如ITU-T的G.729 [ab]）中各种功能的可能性。直接对数据进行编码，而无需解码音频，然后将MFCC转换应用于原始音频数据。 目标是建立一个可用的预训练ML模型和一组简单的转换，以处理G.729帧流并以最小的延迟和最大的精度输出DTMF代码。 谁？ Maksym Sobolyev 乔凡尼·马鲁佐利（Giovanni Maruzzelli） 进攻计划 生

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42118011

  1. 深度学习技巧-源码

  2. 深度学习技巧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42122432

  1. deep-person-reid：Torchreid：PyTorch中的深度学习人员重新标识-源码

  2. 火炬 Torchreid是一个用编写的用于深度学习人员重新识别的。 它具有以下特点： 多GPU训练 同时支持图像和视频 端到端培训和评估 轻松简单地准备reid数据集 多数据集训练 跨数据集评估 大多数研究论文使用的标准协议 高度可扩展（易于添加模型，数据集，训练方法等） 最先进的深度里德模型的实现 访问预训练的里德模型 进阶训练技巧 可视化工具（张量板，等级等） 代码： : 。 文档： : 。 使用说明： : 。 动物园模型： : 技术报告： : 。 您可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：443392
    • 提供者：weixin_42134878

  1. dmarl-sc2：使用StarCraft 2进行深度多主体增强学习-源码

  2. 스타크래프트2로배우는 课程介绍 课程수행기간：约7周 课程수행：基于在线/离线项目的课程 LMS：Google课堂 在线会议：Zoom.us 课程教练：SK주식회사C＆C，技术培训组박석 课程表参考： : 课程主要Github参考资料： : 先决条件-编程 Python编程技巧 Numpy，Pandas，Jupyter笔记本基本 PyTorch基本 先决条件-背景理论 基本线性代数 基本概率论 基本计算 深度学习基础 您可以从本课程中学到什么 강화학습기초지식 PySC2 API

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42168230

  1. 深度学习模型：各种深度学习架构，模型和技巧的集合-源码

  2. 深度学习模型 Jupyter Notebook中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构，模型和技巧的集合。 传统机器学习 感知器[TensorFlow 1： | ] [PyTorch： | ] 逻辑回归[TensorFlow 1： | ] [PyTorch： | ] Softmax回归（多项逻辑回归） [TensorFlow 1： | ] [PyTorch： | ] 虹膜上带有MLxtend的plot_decision_regions的Softmax

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42128141

  1. 机器学习笔记：我不断更新的机器学习，概率模型和深度学习笔记和演示（超过2000张幻灯片）我不间断更新的机器学习，概率模型和深度学习的讲义（2000+页）和视频链接-源码

  2. 深度学习中的无限深度深度学习“无限”精彩 神经网络的详细推导为（1）使用中心极限定理的高斯过程（2）神经正切核（NTK）（1）使用中心极限定理详细推导神经网络作为高斯过程（2）神经正切核神经正切核（NTK） 讨论神经ODE，尤其是在参数训练中使用伴随方程讨论神经ODE，尤其是在参数训练中使用伴随方程 Sinovasinovation DeeCamp创新工场DeeCAMP讲义 maxmax的特性，不使用计算分母的情况下估计softmax，概率重新参数化：Gumbel-Max技巧和REBAR算法（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：87031808
    • 提供者：weixin_42128963

  1. Practical_DL：由YSDA，HSE和Skoltech共同开发的DL课程-源码

  2. 深度学习课程 此仓库补充了YSDA和HSE fall'20教授的深度学习课程。 对于先前的迭代，请访问。 每周的讲座和练习资料位于./week*文件夹中。 您可以在本地或在Google colab中完成所有分配（请参阅本周的自述文件*） 基本信息 电报（俄语）。 截止日期和评分规则可在上找到。 任何技术问题，想法，课程材料中的错误，贡献想法-添加 教学大纲 week01深度学习入门 演讲：深度学习-简介，反向传播算法，自适应优化方法 研讨会：numpy中的神经网络 作业1出炉了！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_42127369

  1. 完成的工作：:books:使用ML和搜索相似度的文本生成器-源码

  2. 完成工作 :books: 内容生成器使用机器学习和搜索相似性给定目录。 灵感 我们确实喜欢技术，但是在撰写论文，报告或作文时，我们往往会有些懒惰。 我们的写作技巧实在太离谱了。 因此，我们决定创建一些东西，使我们能够自动完成所有无聊的工作。 没有更多无聊的报告给学生！ 它能做什么 它从索引创建内容，也就是说，它生成文本。 是的，我们知道听起来确实很疯狂，但这实际上是它的作用。 用户写了一个很小的索引，每个部分都有一个简短的描述。 然后，我们对带有1M Wikipedia段落的50维特征索引（以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：141312
    • 提供者：weixin_42140710

  1. 深度学习技巧：通过从这些令人兴奋的演讲中学习，可以深入学习深度学习，强化学习，机器学习，计算机视觉和NLP！-源码

  2. 深度学习技巧：通过从这些令人兴奋的演讲中学习，可以深入学习深度学习，强化学习，机器学习，计算机视觉和NLP！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42139357
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