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PyTorch-Deep-Learning-Template:Pytorch计算机视觉模板可快速启动您的下一个项目! :rocket::rocket:-源码
Pytorch深度学习模板 一个干净而简单的模板来启动您的下一个dl项目 :rocket: :rocket: 弗朗切斯科·萨维里奥·祖皮基尼 在本文中,我们为您提供了一个基于Pytorch的深度学习模板。该模板旨在使您更轻松地使用PyTorch启动新的深度学习计算机视觉项目。主要特点是: 模块化:我们将每个逻辑部分拆分为一个不同的python子模块 数据扩充:我们包含了 准备好了:通过使用一个类似的框架,您无需编写任何火车循环。 摘要以显示您的模型摘要 降低高原学习率 自动保存最佳模型 用实验
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-22
文件大小:3145728
提供者:
weixin_42106357
e-learning-源码
关于Laravel Laravel是一个具有表达力,优雅语法的Web应用程序框架。我们认为,发展必须是一种令人愉快的,富有创造力的经历,才能真正实现。 Laravel减轻了许多Web项目中使用的常见任务,从而减轻了开发过程中的痛苦,例如: 。 。 用于和存储的多个后端。 富有表现力,直观的 。 数据库不可知。 。 。 Laravel易于访问,功能强大,并提供大型,强大的应用程序所需的工具。 学习Laravel Laravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛,最全面的和视频教程库,因此轻
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-18
文件大小:812032
提供者:
weixin_42109125
javascript-learning:该存储库尝试成为我的javascript课程书-源码
学习Javascr ipt 该存储库尝试作为我的javascr ipt课程。 我在那里存有一大堆我喜欢的练习,测试和许多其他东西! :smiling_face_with_smiling_eyes:
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-17
文件大小:660480
提供者:
weixin_42113552
learning-laravel-源码
关于Laravel Laravel是一个具有表达力,优雅语法的Web应用程序框架。 我们认为,发展必须是一种令人愉快的,富有创造力的经历,才能真正实现。 Laravel减轻了许多Web项目中使用的常见任务,从而减轻了开发过程中的痛苦,例如: 。 。 用于和存储的多个后端。 富有表现力,直观的 。 数据库不可知。 。 。 Laravel易于访问,功能强大,并提供大型,强大的应用程序所需的工具。 学习Laravel Laravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛,最全面的和视
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-17
文件大小:26214400
提供者:
weixin_42134051
Learning-R:Coursera-DataScience-Project 3-源码
我将在此存储库中上传我的数据科学学习 R ------------------------旧工作------------------------ --------------- 同行评分的作业:“获取和清洁数据”课程项目此存储库是Lipsa Jena提交的“获取和清洁数据”课程项目。 它包含有关如何在“人类活动”识别数据集上进行分析的说明。 使用智能手机进行数据集人类活动识别 将CodeBook.md文件保存在代码书中,该书描述了变量,数据以及我为清除数据而执行的任何转换或工作 run_a
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:567296
提供者:
weixin_42168830
Stabilizing-GANs-with-Octave-Convolutions:论文代码-源码
该存储库提供了使用Octave卷积稳定GAN的官方PyTorch实现。 依存关系 在Python 3.6.x上测试。 (1.0.1) (1.16.2) CelebA数据集 完整的可。 要将RGB图像的大小调整为128 x 128像素,请设置路径并运行resize_celeba.py 。 训练 要训练模型,只需使用适当的超参数在选定模型上指定运行sh(例如sh gan.sh , sh wgan.sh或sh lsgan.sh )。 示例超参数定义(wgan.sh) python tra
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42151036
butterfly-learning:用于研究是否有证据证明Heliconiini蝴蝶具有时间依赖性奖励学习的项目的R代码和数据-源码
分析“ Heliconiini蝴蝶可以学习时间依赖性奖励关联” 这是GitHub存储库,其中包含用于在“ Heliconiini蝴蝶可以学习时间相关的奖励关联”手稿中进行分析的数据和代码。 您可以在找到指向该站点的链接,该链接将完成正文中介绍的分析。 该存储库包含在手稿中产生分析和图形的所有代码。 产生补充结果和图形的代码,并在ESM-code文件夹中。 hecale分析的代码位于02-hecale-analysis.Rmd中,而dryas分析的代码位于03-dryas-analysis.Rm
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:29360128
提供者:
weixin_42127783
learning-path:Audiense工程团队的核心学习路径-源码
Audiense核心学习路径 基本原理 坚硬的 (西班牙语) 干净的代码 域驱动设计 建筑学 清洁建筑 (西班牙语) CQRS和事件驱动架构 (西班牙语) (西班牙语) 软件开发技术 重构 Carlos Buenosvinos-重构用例:(西班牙语) 配对编程 基于主干的开发 测试驱动开发(TDD) 桑德罗·曼库索(Sandro Mancuso)-银行卡塔(Bank Tata)(外部TDD):
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:3072
提供者:
weixin_42127369
MERN-Learning-Examples-源码
这个项目是我的MERN(MongoDB,ExpressJs,React,NodeJs)学习库 我将克隆一些项目 测试
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:392192
提供者:
weixin_42160278
advanced-deep-learning-with-python:使用Python进行高级深度学习-源码
使用Python进行高级深度学习 这是Packt出版的《 》一书的代码存储库。 目录: 神经网络的基本要素 了解卷积网络 高级卷积网络 目标检测和图像分割 生成模型 语言建模 了解递归网络 序列到序列模型和注意 新兴的神经网络设计 元学习 无人驾驶汽车深度学习 所有代码示例均已针对TensorFlow 2.0.0和PyTorch 1.3.1进行了测试 一些代码示例是从其他开放源代码存储库改编而成的。 在这种情况下,基本示例链接在代码文件的开头。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:23068672
提供者:
weixin_42163404
Upside-Down-Reinforcement-Learning:PyTorch中的颠倒强化学习(⅂ꓤ)实施。 基于JürgenSchmidhuber发表的论文-源码
颠倒的强化学习 Pytorch中的颠倒强化学习(⅂ꓤ)实施。 基于JürgenSchmidhuber发表的论文: 该存储库包含一个离散动作空间以及一个针对OpenAI Gym CartPole环境(该环境的版本)的连续动作空间实现。 笔记本包括行为功能的培训以及评估部分,您可以在其中测试经过培训的行为功能。 用代理人在期望的时间范围内可以达到的期望的报酬来喂养它。 离散CartPole环境的图: 连续CartPole环境的图: LunarLander环境的图: 去做: 测试论文中提到
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-13
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42098759
machine-learning-exams:该存储库包含指向机器学习考试,家庭作业和练习的链接,可以帮助您测试理解-源码
该存储库包含指向机器学习考试,家庭作业和练习的链接,可以帮助您测试理解。 卡内基梅隆大学(CMU) 2009年秋季课程10-601期中() 2009年Spring10-601期中考试(考试) 2010年秋10-601期中(,) 2001年10-701期中(,) 2002年10-701期中(,) 2003年10-701期中(,) 2004年10-701期中(,) 2005Spring期10-701期中考试( 考试 ) 2005秋季期10-701期中考试(考试) 2006年秋季期
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其它
发布日期:2021-03-12
文件大小:2048
提供者:
weixin_42119358
laravel-course-learning-management-system:这是使用Laravel构建的学习管理系统-源码
关于Laravel Laravel是一个Web应用程序框架,具有表达力强,优雅的语法。 我们认为,发展必须是一种令人愉快的,富有创造力的经历,才能真正实现。 Laravel试图通过减轻大多数Web项目中使用的常见任务来减轻开发工作的痛苦,例如: 。 。 用于和存储的多个后端。 富有表现力,直观的 。 数据库不可知。 。 。 Laravel易于访问,但功能强大,可提供大型,强大的应用程序所需的工具。 学习Laravel Laravel拥有任何现代Web应用程序框架中最广泛,最全面
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:6291456
提供者:
weixin_42144366
ComputerVision-with-PyTorch-Learning-Program:由TinkerHub Foundation使用PyTorch学习程序进行计算机视觉-源码
PyTorch学习计划的ComputerVision 使用TinkerHub Foundation的PyTorch学习程序进行计算机视觉。 是一个由创建的开源深度学习框架。 该学习计划将涵盖以下内容, 计算机视觉。 Pytorch框架。 Torchvision库。 图像分类和目标检测。 转移学习。 我们将广泛使用PyTorch文档进行此程序。 参加者标准 应该知道面向对象的编程和python。 应该知道Git和GitHub。 应该知道什么是机器学习和一些基础知识(不同类别的ML
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:330752
提供者:
weixin_42175776
learning:与Laravel 8一起学习-源码
关于Laravel Laravel是一个具有表达力,优雅语法的Web应用程序框架。 我们认为,发展必须是一种令人愉快的,富有创造力的经历,才能真正实现。 Laravel减轻了许多Web项目中使用的常见任务,从而减轻了开发过程中的痛苦,例如: 。 。 用于和存储的多个后端。 富有表现力,直观的 。 数据库不可知。 。 。 Laravel易于访问,功能强大,并提供大型,强大的应用程序所需的工具。 学习Laravel Laravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛,最全面的和视
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:88064
提供者:
weixin_42153691
Learning:测试库-源码
学习 测试库
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:1024
提供者:
weixin_42122432
github-slideshow:机器人提供动力的培训资料库-源码
您的GitHub学习实验室存储库,用于介绍GitHub 欢迎你的资料库为您的GitHub学习实验室课程。 在我将指导您完成的各种活动中将使用该存储库。 看到一个你不懂的单词? 我们包含了一个表情符号 :open_book: 在一些关键术语旁边。 单击它以查看其定义。 哦! 我还没有自我介绍... 我是GitHub Learning Lab机器人,我在这里可以帮助指导您学习和掌握本课程涵盖的各个主题。 我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您进行交流。 实际上,我已经添加了一个问题供您结帐。
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其它
发布日期:2021-03-05
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42137539
learning-factory-server:此存储库中包含Learning Factory的服务器代码。 允许机器与数字仪表板和虚拟工厂之间的连接-源码
学习工厂服务器 该存储库包含学习工厂的服务器代码。 允许机器与数字仪表板和虚拟工厂之间的连接。 安装说明 首先,确保在计算机上安装了最新的构建工具: python3 -m pip install --upgrade build python3 -m build 然后,您可以按如下所示安装learning-factory-server软件包: python3 -m pip install -e . 测试说明 您可以使用以下命令运行测试套件: tox
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其它
发布日期:2021-02-28
文件大小:7168
提供者:
weixin_42116794
code-squad-project-course-work:学员 codequad的存储库。 该存储库包含将由受训人员执行的项目,以证明他们掌握了所教给他们的内容-源码
代码小组项目课程工作 学员codesquad的存储库。 该存储库包含将由受训人员开始和完成的项目,以证明他们掌握了所教的内容 在包括无监督模型的系列项目中,他们将使用其技能集,其中包括 * Exploratory Data Analysis * Data Visualization * Machine Learning Model Development * ML Explanation * Result and Findings Communication * Rep
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其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:14680064
提供者:
weixin_42132359
Machine-Learning-w-MNIST:使用MNIST数据集的机器学习模型-源码
使用MNIST数据集的机器学习模型 KNN是一种简单,易于实现的有监督的机器学习算法,可用于解决分类和回归问题。 但是请记住,KNN的主要缺点是随着数据量的增加,它会变得非常慢,这使得它在需要快速做出预测的环境中是不切实际的选择。 这是一本笔记本,展示了如何训练ML模型以及如何使用KNN算法识别手写数字。 默认参数来自sklearn,经过测试k =2。这是一个正在进行的工作,请随时进行改进。 我将再添加两个模型,即SVM和Random Forest,以查看是否有可能进行改进(很可能是这种情况
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-19
文件大小:12582912
提供者:
weixin_42149153
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