注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. python中利用h5py模块读取h5文件中的主键方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇python中利用h5py模块读取h5文件中的主键方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38732744

  1. python中利用h5py模块读取h5文件中的主键方法

  2. 如下所示： import h5py import numpy as np #HDF5的写入： imgData = np.zeros((2,4)) f = h5py.File('HDF5_FILE.h5','w') #创建一个h5文件，文件指针是f f['data'] = imgData #将数据写入文件的主键data下面 f['labels'] = np.array([1,2,3,4,5]) #将数据写入文件的主键labels下面 f.close() #关闭文件 #HD

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_38601499

  1. s4d-UI:s4d的接口，ENSIM 4A项目-源码

  2. S4D-UI S4D-UI是S4D的接口，允许人工监督该差异化。 安装 安装python脚本的依赖项 手动安装monitoring.py中使用的所有依赖项 安装NodeJS的依赖项 npm install 用法 启动python服务器 启动督导.py python3 supervision.py 启动应用 npm start 开启档案 您可以通过菜单文件->打开打开音频文件（wav / mp3）。 确保与音频文件位于同一文件夹中的.mdtm .first.mdtm wx.h5 .sco

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：54525952
    • 提供者：weixin_42129113

  1. MNIST-Digit-Classifier-Web-App:使用Streamlit部署MNIST数字分类器-源码

  2. MNIST数字分类器Web应用程序 使用Streamlit和Heroku部署MNIST数字分类器 （对于任何想要调整画布背景颜色的人，我建议不要这样做，因为当我将画布背景设置为白色并将画笔笔触设置为黑色时，分类器会开始提供垃圾输出。如果它适合您，请让我也知道。） 描述 mnist.ipynb是培训笔记本。 mnist.py包含简化的代码。 mnist.h5是在mnist.ipynb笔记本中训练的训练模型。 Heroku需要Procfile，Requirements.txt和setup.s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099858

  1. deepof：基于DeepLabCut的数据分析软件包，包括姿势估计和表示学习介导的行为识别-源码

  2. DeepOF 用于使用从自由移动的动物的视频中提取的时间序列进行后处理的套件 您可以使用此包从时间序列中提取预定义的主题（例如时区，攀岩，基本的社交互动），也可以将数据嵌入到序列感知的潜在空间中，以在无人监督的情况下提取有意义的主题道路！ 两者都可以在包内使用，例如，以自动比较用户定义的实验组。 我该如何开始？ 安装： 打开一个终端（安装了python> 3.6）并输入： pip install deepof 在我们深入研究之前： 首先，为您的项目创建一个文件夹，其中至少包含两个子目录

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42164685

  1. DeepClassifyML：胸部X射线图像分类Web应用程序-源码

  2. DeepClassifyML 用Flask制作的Web应用程序可从胸部X光片对呼吸系统疾病进行分类 要求 Python 3.6 （用于重新训练或微调模型） 安装 网络应用 克隆存储库并打开DeepClassifyML 使用pip install -r requirements.txt安装运行Web App所需的所有软件包。 Jupyter笔记本 如果您想微调模型并导出自己的model.h5文件，请将文件Inception_v3_fine_tune.ipynb导出到 。 运行它 当前有两种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：105906176
    • 提供者：weixin_42120550

  1. deepof:基于DeepLabCut的数据分析软件包，包括姿势估计和表示学习介导的行为识别-源码

  2. 深层OF 用于使用从自由移动的动物的视频中提取的时间序列进行后处理的套件 您可以使用此包从时间序列中提取预定义的主题（例如时区，攀岩，基本的社交互动），也可以将数据嵌入到序列感知的潜在空间中，以在无人监督的情况下提取有意义的主题方法！ 两者都可以在包内使用，例如，以自动比较用户定义的实验组。 我该如何开始？ 安装： 打开一个终端（安装了python> 3.6）并输入： pip install deepof 在我们深入研究之前： 首先，为您的项目创建一个文件夹，其中至少包含两个子目录，分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42163404