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  1. Unequal-Training-for-Deep-Face-Recognition-with-Long-Tailed-Noisy-Data:CVPR2019论文代码《带有长尾噪声数据的深度人脸识别的不平等训练》-源码

  2. 长尾噪声数据对面部识别的不平等训练。 这是CVPR 2019论文的代码。 使用说明 该代码是从采用的。 我衷心感谢他们的贡献。 我们的方法需要两阶段的训练，因此代码也是逐步的。 如果我谦虚的代码可以为您提供帮助，我将非常高兴。 如果有任何疑问或问题，请告诉我。 笔记： 我们的方法适用于长尾分布的嘈杂数据，例如MF2训练数据集。 当训练数据很好时，例如MS1M和VGGFace2， 更适合。 我们使用最后一个弧面模型（最佳性能）来查找第三种噪声。 接下来，我们删除最后一个弧面模型的fc权重，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42172972

  1. noisy-源码

  2. noisy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：710656
    • 提供者：weixin_42138788

  1. minimatch：JavaScript中的全局匹配器-源码

  2. 小匹配 最小匹配实用程序。 这是npm内部使用的匹配库。 它通过将glob表达式转换为Javascr ipt RegExp对象来工作。 用法 var minimatch = require ( "minimatch" ) minimatch ( "bar.foo" , "*.foo" ) // true! minimatch ( "bar.foo" , "*.bar" ) // false! minimatch ( "bar.foo" , "*.+(bar|foo)" , { debug :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：21504
    • 提供者：weixin_42160425

  1. Noisy_Cricket-1.5W_Stereo_Amplifier_Breakout：Noisy Cricket是一个300mW立体声放大器，可以配置为输出高达1.5W的单声道放大-源码

  2. 英国威廉希尔SparkFun嘈杂的板球立体声放大器-1.5W 噪声板球是一款300mW立体声放大器，可以配置为输出高达1.5W的单声道放大。 使用双帮锅，您可以用一个锅控制音量，也可以打开和关闭电源！ 储存库内容 /硬件-所有Eagle设计文件（.brd，.sch） /生产-测试台文件和生产面板文件 文献资料 -嘈杂板球的基本联播指南。 许可证信息 该产品是开源的！ 请查看LICENSE.md文件以获取许可证信息。 如果您对许可有任何疑问或疑虑，请联系 。 按原样分发； 没有保修。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：783360
    • 提供者：weixin_42097508

  1. TwitterNER：Twitter为WNUT 2016命名实体提取http：//noisy-text.github.io2016ner-shared-task.html-源码

  2. 推特 Twitter将WNUT 2016的实体提取命名为并在WNUT COLING 2016上发布了相应的研讨会论文，标题为由 安装 pip install -r requirements.txt cd data wget http://nlp.stanford.edu/data/glove.twitter.27B.zip unzip glove.twitter.27B.zip cd .. 用法 $ cd NoisyNLP $ python >>> from run_ner

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：49283072
    • 提供者：weixin_42113456

  1. Extracting-speech-from-a-noisy-record-DSP-Project:数字信号处理项目-源码

  2. Extracting-speech-from-a-noisy-record-DSP-Project:数字信号处理项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42131628

  1. ridges:重现Moews等人（2020年）结果的脚本-源码

  2. 暗能量调查中的山脊，用于识别宇宙槽 该存储库包含重现结果所必需的脚本。 如果您在研究中使用这种材料，我们恳请您提供。 介绍 本文中显示的脊线是通过运行修改后的DREDGE包的filaments功能获得的，其参数为： ridges = filaments(data, n_process = n_proc, mesh_size = 100000, convergence=.1) data包含的(n, 2) ndarray包含按2.2.3节所述绘制的样本的2D位置。 在本文中，它们要么是Data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42116805

  1. noisystudent:嘈杂的学生培训守则。 https-源码

  2. 嘈杂的学生培训 概述 是一种半监督学习方法，在ImageNet（SOTA）上可达到88.4％的top-1准确性，并且在健壮性和对抗性基准方面获得令人惊讶的收益。嘈杂的学生培训基于自我培训框架，并通过以下四个简单步骤进行了培训： 在标签数据上训练分类器（教师）。 推断更大的未标记数据集上的标签。 在合并的集合上训练更大的分类器，增加噪音（嘈杂的学生）。 转到第2步，以学生为老师 有关由Noisy Student Training培训过的ImageNet检查点，请参阅 。 SVHN实验 在这里，我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_42126274