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搜索资源列表

  1. 深度学习(asp)网址导航程序v4.0.1

  2. 程序名称： 深度学习(asp)网址导航 v4.0.1 软件类别： ASP源码 / 网址导航 软件语言： 简体中文 授权方式： 免费版 系统平台： ASP+ACCESS 程序下载： http://www.DeepTeach.com/ 程序演示： http://www.deepteach.com/url/（深度空间采用） 官方网址： http://www.ITstudy.cn/ 程序开发： 吕海鹏 与前一版本差异： 功能相似度：99% 　　界面相似度：80% 　　文件结构相似度：50% 　　代码结

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lvhaipeng

  1. QCon 全球软件开发大会 2018 北京 PPT合集 第三部分

  2. 第三部分，列表： QCon北京2018--《移动开发者触手可得的AI对话技术》--陈雨强.pdf QCon北京2018--《跳一跳的前世今生—.pdf QCon北京2018-Go高效并发编程蔡超.pdf QCon北京2018-《万台集群性能优化方法—.pdf QCon北京2018-《以Null的处理、回调地狱的应对为例，看C#背后的问题解决思路》-Mads Torgersen.pdf QCon北京2018-《唯快不破—.pdf QCon北京2018-《小Q机

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-04-24
    • 文件大小：290455552
    • 提供者：u011698258

  1. 运营学习流程.xmind

  2. 运营学习流程 内含16个详细文件，文件格式是 XMID 要求 1、每次学习都要用脑图做笔记，包含看视频、看资料、学习后台等。 2、每周两次固定学习，周一和周四上午。其余时间自行安排，学习在个人。 1、熟悉卖家中心 【掌握：每个模块作用】 卖家中心 店铺模块熟悉 一天时间 熟悉平台软件 宝贝在店铺展现位置 淘宝软件 生意参谋 生意经 收藏大师 疯狂标签 赤兔 集客 活动设置 优惠券设置 店铺宝 单品宝 搭配宝 营销工具 直通车 钻展 淘客 品销宝 2、基础知识讲解 访客数 =展现量*点击率 转化

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：qq_37986329

  1. 深度学习是一种享受

  2. 通过使用深度学习网络构建玩具parton淋浴模型，我们在QCD的背景下明确了某些深度学习体系结构和重归一化组之间的联系。 该模型旨在描述大型强子对撞机上的质子-质子碰撞。 卷积自动编码器学习一组内核，这些内核可以有效地编码完全淋浴的QCD碰撞事件的行为。 网络是递归构造的，以确保自相似性，并且训练后的网络参数数量很少。 随机性是通过一种新颖的自定义遮罩层引入的，该遮罩层还通过使用跳层连接保留了现有的parton分割。 通过应用淋浴合并程序，可以对矩阵元素计算产生的未显示事件评估网络。 训练有素的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-24
    • 文件大小：872448
    • 提供者：weixin_38599545

  1. 结合知识图谱实现基于电影的推荐系统.pdf

  2. 在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。交叉特征矩阵 Cr 交叉单元 第层 el 7交叉压缩单元模型的结构 交叉压缩单元模型的具体处理过程如下 (1)将与进行矩阵相乘得到。 (2)将复制一份,并讲行转置得到。实现特征交叉融合 (3)将经过权重矩阵进行线性变化(与矩阵相乘) (4)将经过权重矩阵进行线性变化。 (5)将(3)与(4)的结果相加,再与偏置参数相加,得到。将用于推荐算法模型的后续计算。 (6)按照第(3)、(4)、(5)步的做法,同理可以得到

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-02
    • 文件大小：867328
    • 提供者：zjxaut2008

  1. Python-用深度学习玩转微信跳一跳

  2. 用深度学习玩转‘微信跳一跳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：56623104
    • 提供者：weixin_39840588

  1. ARM裸机编程.pdf

  2. 整理韦东山老师的开发笔记 -- ARM祼机开发部分，有需要的拿走，在此向韦东山老师致敬并且单片机的价格优势正在逐渐消失,我们在淘宝搜索一下,STM32开发板的基本都是1-200元,而一个能够运 行LinuⅨx系统的板子, nanop的价格却在100元左右。一个能够运行 Linux操作系统,有512MDDR内存,有四核 处理的的ARM开发板,他只需要99元。所以说,现在单片机的价格优势正逐渐消失,他只能保持微弱的优势就是 稳定性这一特点。 下面来看看使用的单片机和使用操作系统开发的产品,比如闹钟、

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：61865984
    • 提供者：jia_weihui

  1. Linux学习系列五：Nand Flash根文件系统制作.pdf

  2. Linux学习系列五：Nand Flash根文件系统制作.pdf目录 引言 环境介绍 硬件 软件 使用 制作根文件系统 文件系统打包 内核修改 结果查看 验证文件系统是否可用 验证 能否在板子上运行 结束语 引言 之前系列的文章介绍了如何编译 以及使用默认的 根 文件系统来构建一个完整的嵌入式系统,本篇文章介绍如何从头制作一个 放在 上的根文件系统。经过我这段时间的总结, 相关的编译、 配置等工作还是比较麻烦的。所以你可能会看到一般做核心板的第二方厂家会建 议初学者直接使用现成提供的文件系统,

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_38532590

  1. Vue学习笔记进阶篇之vue-router安装及使用方法

  2. 介绍 vue-router是Vue.js官方的路由插件，它和vue.js是深度集成的，适合用于构建单页面应用。vue的单页面应用是基于路由和组件的，路由用于设定访问路径，并将路径和组件映射起来。传统的页面应用，是用一些超链接来实现页面切换和跳转的。在vue-router单页面应用中，则是路径之间的切换，也就是组件的切换。 本文是基于上一篇文章（Vue学习笔记进阶篇——vue-cli安装及介绍 ）vue-cli脚手架工具的。 安装 在终端通过cd命令进入到上一篇文章中创建的my-demo1项目目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-03
    • 文件大小：125952
    • 提供者：weixin_38621150

  1. 《TensorFlow2.0》一、机器学习和深度学习简介及基础编程 part 2

  2. Python版本： Python3.x 运行平台： Windows IDE： jupyter / Colab 转载请标明出处：https://blog.csdn.net/tian121381/category_9748511.html 资料下载，提取码：rscg 目录前言一、过滤器—补充二、课后练习—CNN三、实例细讲CNN小废话导入数据模型的构建数据预处理开始训练运行模型（这里用不了colab的可以跳过，看我的结果，也可以自己处理图片放入模型）中间各层的可视化清理内存四、课后练习五、结语 前言

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：804864
    • 提供者：weixin_38738005

  1. lightly:用于图像的自我监督学习的python库-源码

  2. 轻轻地是一个用于自我监督学习的计算机视觉框架。 在 ，我们是热情的工程师，他们希望使深度学习更加有效。 我们希望帮助普及使用自我监督的方法来理解和过滤原始图像数据。 我们的解决方案可以在任何数据注释步骤之前应用，并且可以将学习到的表示形式用于分析和可视化数据集以及选择一组核心样本。 讲解 是否想跳到教程并轻松看待实际情况？ 基准测试 当前实施的模型及其在cifar10上的准确性。 所有模型均已使用kNN进行了评估。 我们报告了各个时期的最大测试精度以及最大的GPU内存消耗。 该基准测试中的所有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42117037

  1. lightweight-gan:在Pytorch的ICLR 2021中提出的“轻量级” GAN的实现。 可以在一两天内进行训练的高分辨率图像生成-源码

  2. 训练12小时后512x512鲜花，1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花，1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励，以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下，可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/t

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42099987

  1. MetaMind深度解读NLP研究：如何让机器学习跳读

  2. 自然语言处理是人工智能研究的核心问题之一。近日，已宣布被Salesforce收购的深度学习公司MetaMind在其官方网站上发表了一篇文章，深度剖析了LSTM和词袋模型在自然语言处理上的应用。机器学习、深度学习和更广义上的人工智能的兴起是毫无疑问的，而且其已经对计算机科学领域产生巨大的影响。你可能已经听说过，目前深度学习已经在图像识别和围棋等很多任务上实现了对人类的超越。深度学习社区目前将自然语言处理(NLP)看作是下一个研究和应用的前沿。深度学习的一大优势是其进步往往是非常通用的。比如说，使深

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38562026

  1. 一文读懂深度学习与机器学习的差异

  2. 机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机器学习和深度学习。无论你是否主动关注过数据科学，你应该已经听说过这两个名词了。为了展示他们的火热程度，我在Googletrend上搜索了这些关键字：如果你想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，请阅读本篇文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。下文详细解释了机器学习和深度学习中的术语。并且，我比较了他们两者的不同，别说明了他们各自的使用场景。让我们从基础知识开始：什么是机器学习？和什么是深度学习？如果你

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：371712
    • 提供者：weixin_38549721

  1. DeepPath：我的EMNLP论文“ DeepPath：知识图推理的强化学习方法”的代码和文档-源码

  2. 知识图论的深度强化学习 我们研究在大型知识图（KG）中学习推理的问题。 更具体地说，我们描述了一种用于学习多跳关系路径的新颖的强化学习框架：我们使用基于知识图嵌入的具有连续状态的基于策略的代理，这通过对最有希望的关系进行采样来在KG向量空间中进行扩展它的路径。 与以前的工作相比，我们的方法包括一种奖励功能，该功能考虑了准确度，多样性和效率。 实验表明，在Freebase和Never-Ending Language Learning数据集上，我们提出的方法优于基于路径排序的算法和知识图嵌入方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42116650

  1. dcscn-super-resolution：基于深度学习的单图像超分辨率（SISR）模型“通过具有跳过连接和网络的网络的深度CNN实现快速而准确的图像超分辨率”的张量流实现-源码

  2. 网络中具有跳过连接和网络的深度CNN可以实现快速，准确的图像超分辨率 由，桑岛茂和ita 概述（版本2）。 这是基于深度学习的基于单图像的超分辨率（SISR）模型实现的张量流实现。 我们将其命名为DCSCN 。 如果要检查纸张的代码和结果，请检查。 模型结构如下。 我们将Deep CNN与残留网络，跳过连接和网络中的网络一起使用。 Deep CNN和Skip连接层的组合用作局部和全局区域中图像特征的特征提取器。 类似于1x1并行CNN，也称为网络中的网络，也用于图像重建。 作为版本2，我们

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：200278016
    • 提供者：weixin_42181545

  1. 课程20：《面向程序员的深度学习》，2020年，网站-源码

  2. 面向程序员的实用深度学习 使用Fastai和PyTorch进行编码器的深度学习：没有博士学位的AI应用-本书和课程 欢迎使用面向程序员的实用深度学习。 该网站涵盖了本书和该课程的2020年版本，它们旨在紧密合作。 如果您还没有这本书，可以 。 它也作为交互式Jupyter笔记本； 请继续阅读以了解如何访问它们。 我该如何开始？ 如果您现在准备潜水，那么这里是入门方法。 如果您想进一步了解本课程，请阅读下一节，然后回到此处。 要观看视频，请单击导航侧栏中的“课程”部分。 所有课程都有可搜索的成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42101384

  1. MetaMind深度解读NLP研究：如何让机器学习跳读

  2. 自然语言处理是人工智能研究的核心问题之一。近日，已宣布被 Salesforce收购的深度学习公司MetaMind在其官方网站上发表了一篇文章，深度剖析了 LSTM和词袋模型在自然语言处理上的应用。 机器学习、深度学习和更广义上的人工智能的兴起是毫无疑问的，而且其已经对计算机科学领域产生巨大的影响。你可能已经听说过，目前深度学习已经在图像识别和围棋等很多任务上实现了对人类的超越。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38601390

  1. 一文读懂深度学习与机器学习的差异

  2. 机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机器学习和深度学习。无论你是否主动关注过数据科学，你应该已经听说过这两个名词了。为了展示他们的火热程度，我在Googletrend上搜索了这些关键字：如果你想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，请阅读本篇文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。下文详细解释了机器学习和深度学习中的术语。并且，我比较了他们两者的不同，别说明了他们各自的使用场景。让我们从基础知识开始：什么是机器学习？和什么是深度学习？如果你

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：371712
    • 提供者：weixin_38571449

  1. 学习笔记(06):深度学习之图像识别 核心技术与案例实战-分割数据

  2. 立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26257/326454?utm_source=blogtoedu 数据与模型准备 1.数据获取与标注     数据预处理     数据标注labelme 2.模型定义：    输入图像大小    反卷积网络层：增加网络的深度和非线性能力deconv1-5，每一个反卷积恢复2倍分辨率    跳层连接：    通道补偿：CRelu；DenseNet（充分利用每一层的特征）     完整的模型结构 作者：Mayable

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_38617604
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