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搜索资源列表

  1. CLIP-Image-Classification:带有OpenAI的CLIP的图像分类脚本。根据给定的任何类别进行分类，并且可以使用预加载的类别（例如ImageNet和Pokemon名称）-源码

  2. CLIP图像分类 使用 from classify import load , classify filename = "/content/input.jpg" load_categories = "imagenet" print ( "loading categories" ) load ( load_categories ) print ( "classifying" ) print ( classify ( filename )) load load ( "imagenet" ) #im

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42166105

  1. classify-源码

  2. 分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42151729

  1. Question-clasification-源码

  2. 问题分类 要求 Python套件： Python= 2.7 numpy的= 1.14.1 gensim = 3.3.0 sklearn = 0.19.1 训练 python train.py 测验 python classify-questions.py 模型分析 classify-questions.ipynb

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_42117150

  1. it_resource_exchange_app:IT换换官方客户端-源码

  2. 《 IT换换》基于Flutter开发，是一个完全开源，跨平台的一个资源共享社区APP，目前项目还是初期阶段，项目搜集全网的精品资源教程，进行筛选分类，让用户可以快速找到自己中意的资源（可以快速导出android版本，iOS版本），如果你喜欢或项目对你有帮助，欢迎给个star鼓励一波~~~ 下载 因为苹果审核不可抗力的原因，暂不上线 版本更新记录 1. 2. 先上图 项目结构 ├── common - 一些通用的常量定义 ├── model - 项目中使用的后台返回的数据模型 ├── net -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42127783

  1. tensor_flow-源码

  2. 项目概况 In this project, we use data from the [Waymo Open dataset](https://waymo.com/open/) in order to create a convolutional neural network to detect and classify objects. This is done by following steps such as data acquisition and processing, Expl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42143221

  1. plino:基于https的基于Flask的垃圾邮件过滤系统-源码

  2. 使用自定义的朴素贝叶斯分类器构建的智能垃圾邮件过滤系统 :play_button: 您可以在尝试一下 该应用程序直接基于我在上所做的工作构建 目录 演示版 有关更多屏幕截图 桌面检视 流动检视 REST API使用 是的，我们确实为我们的服务提供了API ！ 使用curl 一般语法 $ curl -H " Content-Type: application/json " -X \ POST -d \ ' {"email_text":"SAMPLE EMAIL TEXT"} ' \

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42157567

  1. Classify:一个不和谐的主题，让一切变得轻松-源码

  2. Classify:一个不和谐的主题，让一切变得轻松

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42116672

  1. FacialRecognition_Autonobots1-源码

  2. FacialRecognition_Autonobots1 在此项目中，您将构建一个受面部识别保护的密码库。 只要程序检测到您的脸部，您就可以从受保护的.txt文件中写入和读取密码 包括三个入门脚本： pictureTake.py：以1秒的增量拍摄照片，对于快速收集数据很有用 FaceDetect.py：检测是否有人在计算机前面，您必须提供经过培训的模型 Classify.py：使用mobileNet进行预训练的分类器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42116713

  1. 滤筒分类器-源码

  2. 作业2 作业详细信息 在这项作业中，您需要 创建一个至少包含4个类的数据集 训练分类器至少80％的准确性 将分类器部署到 。 在那里可以找到有关设置帐户和部署的说明。 您不需要为此付费的帐户，免费帐户就可以了 您的应用应在/api/class_list报告您支持的类。 这应该是一个GET端点。 您的应用应在发布请求中接受带有图片的URL，并在/api/classify分类响应 您的分类器必须是“细粒度”分类器。 认为猫是品种，而不是猫与大象。 除分类外，您还需要提交3个问题的答案（这些答案应

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：640000
    • 提供者：weixin_42097967

  1. FunnyProjects：Funny项目：）-源码

  2. 有趣的项目 有趣的项目：） 1-Keras的面部表情识别 介绍 数据由48x48像素的面部grayscale images组成。 目的是根据面部表情中显示的情感classify每张面Kongclassify为七个类别之一（0 =愤怒，1 =厌恶，2 =恐惧，3 =快乐，4 =悲伤，5 =惊奇，6 =中性） 。 在Keras构建和训练convolutional neural network (CNN)以识别面部表情。 使用OpenCV自动检测图像中的面部并在其周围绘制边框。 使用Flask

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：140509184
    • 提供者：weixin_42099302

  1. NP分类器-源码

  2. NP分类器 我们通常会将其部署在本地。 带来一切 server-compose 检查模型元数据 我们通过tensorflow服务在以下网址： /model/metadata 如果模型输入名称更改，那么我们需要在代码中对其进行更改 蜜蜂 以编程方式分类 /classify?smiles= 您还可以向参数提供已缓存的标志，以获取已缓存的版本，从而使其更快 执照 该软件随附的许可证是MIT。 此外，所有数据，模型和本体均许可为 。 隐私 我们会尽力平衡隐私并了解用户如何使用我们的工具。 因此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_42115074

  1. astrorapid：使用深度学习的天文瞬态实时自动光度识别（RAPID）-源码

  2. 天体快 使用深度学习的天文瞬态实时自动光度识别（RAPID） 有关完整的文档，请访问 安装 pip install astrorapid 用法示例 from astrorapid . classify import Classify mjd = [ 57433.4816 , 57436.4815 , 57439.4817 , 57451.4604 , 57454.4397 , 57459.3963 , 57462.418 , 57465.4385 , 57468.3768 , 57473.36

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42131890

  1. node-img-classifier：对上传的图像或远程URL图像进行分类-源码

  2. 节点img分类器 Node Img Classifier微服务通过文件上传或远程URL拍摄图像，并使用张量流模型显示图像中对象的预测 安装 nvm i 12.18 npm i 跑 npm start 终点 方法 请求路径 请求主体 响应 得到 / classify / {remote_url} / {model} / {version} 不适用 {"success":true,"code":200,"predictions":[{"className":"panda...","proba

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：233472
    • 提供者：weixin_42162978

  1. twitter-sentiment-analysis：土耳其语的Twitter情感分析-源码

  2. 在Twitter上确定感觉 该项目的目的是确定人们在Twitter上分享内容时的感受。 该程序仅对土耳其推文进行分类。 查看NodeJS Web应用程序 幻灯片， ＃＃要求 ＃＃跑 python classify.py ##项目开发步骤 获取特定用户的推文 :check_mark_button: 清除数据（删除主题标签和提及的用户） :check_mark_button: 标记正面和负面推文 :check_mark_button: 应用朴素贝叶斯分类器算法 :check_mark

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42108948

  1. 移动深度学习分类器：有关构建和部署用于食物的移动深度学习分类器的教程-源码

  2. 创建一个移动应用 此存储库包含用于构建深度学习移动分类器的模板。 引文注 如果您确实使用我们的博客或GitHub存储库来创建自己的Web或移动应用程序，如果您愿意通过共享以下引用来注明我们的工作归属，我们将不胜感激： Pattaniyil，Nindhin和Shaikh，Reshama， ，2019年 这是我们在移动应用演示的链接 工具类 以下用于移动模型部署： 世博会（React Native） XCode（可选） 在Heroku上部署的Web应用程序 假设条件 用作网络应用程序的深度学

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42110070

  1. 分类：分类是从HTMLXML数据源提取结构化字段序列的有效工具。 它找到重复的模式并返回字段或XPath的序列以提取这些字段-源码

  2. 分类 分类是从HTML / XML数据源提取结构化字段序列的有效工具。 它找到重复的模式，并返回字段或XPath的序列以提取这些字段。 什么时候有用 分类允许为特定数据源创建抓取/解析模式，并快速进行。 请参阅下面的用法部分。 要求 转到1.13+ 安装 go get github.com/olesho/classify/sequence cd classify/bin/fields go install 用法 HTML输入样例： Some Ad

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_42127369

  1. 调谐器：使用XGBoost梯度增强来预测歌曲流派-源码

  2. 调谐器 使用梯度增强分类从音频功能预测歌曲类型。 音频功能和元数据来自 。 使用提取音频特征。 要进行预处理，请使用python preprocess.py 。 要执行交叉验证，请使用python classify.py 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：258048
    • 提供者：weixin_42164534

  1. 在线社交网络：使用scikit-learn，networkx，scipy，numpy和nltk进行数据实时分析-源码

  2. 在线社交网络 使用scikit-learn，networkx，scipy，numpy和nltk进行数据实时分析。 最初，使用文件中配置的关键字从twitter api收集推文。 使用jaccard相似度和girvan_newman算法来查找社区。 使用文本分类器将推文分为正面情绪和负面情绪两类。 有关更多信息，请参考descr iption.txt。 按以下顺序执行： python collect.py python cluster.py python classify.py pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42125826

  1. MLPB：机器学习问题圣经| 在这里设置问题>>-源码

  2. 机器学习问题圣经（MLPB） MLPB旨在成为有组织的机器学习问题和解决方案的集合。 在实践中，机器学习通常是这样的 我有这个问题...我需要使用数字和分类特征的组合将事物分类为A，B或C。 如果我可以找到类似的问题，也许我可以修改解决方案以适合我的需求。 这就是MLPB介入的地方。想要查看稀疏数据的机器学习问题吗？ 得到它了。 是否想将Scikit-learn的RandomForestRegressor与R的randomForest进行比较？ 得到它了。 需要一个预测排名目标变量的示例吗？

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：84992
    • 提供者：weixin_42133753

  1. MVCNN-PyTorch-源码

  2. MVCNN-PyTorch Multi-View CNN built on ResNet/AlexNet to classify 3D objects A PyTorch implementation of MVCNN using ResNet, inspired by the paper by . MVCNN uses multiple 2D images of 3D objects to classify them. You can use the provided dataset or c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_38668160
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