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搜索资源列表

  1. document-sharing-master.zip

  2. 解决安装visdom出现Downloading scr ipts, this may take a little while

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：BigData_Mining

  1. static.zip

  2. pytorch下可采用visidom作为可视化工具，有时安装了之后不能用，比如网页蓝屏，可尝试替换 Anaconda3\Lib\site-packages\visdom下的static文件夹

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wenroudebaozi

  1. 解压以后替换原来的static.rar

  2. 找到相应的替换路径，我的路径如下H:\Anaconda3\Lib\site-packages\visdom，根据你环境的安装位置找打sever.py，解压以后替换原来的static

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-02-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zl1107604962

  1. static.zip

  2. 当安装visdom后，在服务器端运行visdom，提示Downloading scr ipts... 用于visdom下载失败时，替换原包中的static，以跳过下载过程。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_43333260

  1. Visdom安装失败解决办法2

  2. 这是visdom安装失败的第二种解决方案，关于第一种解决方案以及详细使用步骤，可参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/108364679

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-09-02
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：didi_ya

  1. Ubuntu服务器常用命令汇总

  2. 下面的命令大都需要在 控制台 / 终端 / shell 下输入。 任何一个使用 ‘sudo’ 作为前缀的命令都需要拥有管理员 (或 root) 访问权限。 所以你会被提示输入你自己的密码。 查看软件xxx安装内容 查看显卡使用情况 nvidia-smi 查看硬盘使用情况 df -hl # 查看磁盘剩余空间 df -h # 查看每个根路径的分区大小 查看用户配额及使用情况 quota -uvs username 打开visdom python -m visdom.server 后面

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-08
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38524851

  1. ssd_studentTeacher-源码

  2. SSD：PyTorch中的单发MultiBox对象检测器 Liu Wei，Dragomir Anguelov，Dumitru Erhan，Christian Szegedy，Scott Reed，Cheng-Yang和Alexander C.Berg在2016年的论文中提出的实现。官方的和原始的Caffe代码可以在找到。 目录 安装 通过在网站上选择您的环境并运行适当的命令来安装 。 克隆此存储库。注意：我们目前仅支持Python 3+。 然后按照以下下载数据集。 现在，我们支持在培训期间进行实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：169984
    • 提供者：weixin_42125826

  1. LifelongReID:CVPR2021中通过自适应知识积累对我们终生人员进行重新识别的官方实现-源码

  2. 终生身份证 通过CVPR2021中的自适应知识积累来实现我们终生人员重新识别的官方实现。 安装 环境 conda创建-n lreid python = 3.7 conda激活lreid conda安装pytorch == 1.4.0 torchvision == 0.5.0 cudatoolkit = 10.0 -c pytorch conda安装opencv 点安装Cython sklearn numpy prettytable easydict tqdm visdom matplotlib

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42099116

  1. DCT_ICCV-2019:这是我们接受的ICCV 2019论文“深入研究野外3D人类恢复的混合注释”的公共资源库。-源码

  2. 深入研究混合注释，以进行野外3D人类恢复 于蓉，刘子伟，李成，曹凯迪，陈改变来 。 部分代码受和启发。 感谢他们的作者的贡献。 先决条件 安装第三方软件包 请参考以安装所需的软件包和代码。 准备DCT代码 克隆此仓库 git clone gitgithub.com:penincillin/DCT_ICCV-2019.git cd DCT_ICCV-2019 准备数据和模型 从下载处理后的数据集，演示图像以及预训练的权重和模型，然后将其放置在DCT_ICCV-2019的根目录中。 训练 准备实时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：377856
    • 提供者：weixin_42144707

  1. possc-pytorch:这是一个pytorch深度学习项目，可识别炼钢的数据处理和组件预测-源码

  2. 钢冶炼数据处理与成分预测 这是一个pytorch深度学习项目，可识别炼钢的数据处理和组件预测。 钢冶炼中生产数据处理与成分预测的火炬深度学习项目 安装 下载部分数据文件'SteelmakingData' 冶炼数据转炉操作数据表下载： 转炉数据： 放置在： (用户文件夹)/SteelmakingData # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)'，在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其他依赖： # Python 3.8.5 conda

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42152298

  1. ca-gan：CA-GAN：组合辅助GAN-源码

  2. 甘 我们为CA-GAN和SCA-GAN提供PyTorch实施。 论文“通过合成辅助GAN实现逼真的面部照片素描合成” [ 发电机架构 样品结果 左：草图合成； 右：照片合成 （a）输入图像，（b）cGAN，（c）CA-GAN，（d）SCA-GAN 先决条件 Linux或类似环境 Python 2.7 NVIDIA GPU + CUDA CuDNN 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/fei-hdu/ca-gan cd ca-gan

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42162171

  1. Ubuntu服务器常用命令汇总

  2. 下面的命令大都需要在 控制台 / 终端 / shell 下输入。 任何一个使用 ‘sudo’ 作为前缀的命令都需要拥有管理员 (或 root) 访问权限。 所以你会被提示输入你自己的密码。 查看软件xxx安装内容 查看显卡使用情况 nvidia-smi 查看硬盘使用情况 df -hl # 查看磁盘剩余空间 df -h # 查看每个根路径的分区大小 查看用户配额及使用情况 quota -uvs username 打开visdom python -m visdom.server 后面

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-09
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38730977

  1. diffvg:可微分的矢量图形栅格化-源码

  2. 差异 矢量图形的可微分光栅器 diffvg是2D矢量图形的可微分光栅化器。 有关更多信息，请参见网页。 安装 git submodule update --init --recursive conda install -y pytorch torchvision -c pytorch conda install -y numpy conda install -y scikit-image conda install -y -c anaconda cmake conda install -y -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42148975

  1. PIC-源码

  2. 多元图像完成 | | | 这个库实现了培训，测试和编辑的“多元图像修复”的工具，和台大。 给定一个蒙面的形象，所提出的多元模式能够生成各种结构，颜色和纹理多和多样化的合理的结果。 编辑范例 结果示例 使用中心遮罩（以灰色遮罩显示）的脸部图像（ ），建筑物（）和自然场景（ ）的图像，该方法的示例完成结果。 对于每个组，被遮罩的输入图像显示在左侧，然后是来自我们模型的采样结果，没有进行任何后处理。 结果是多样且可取的。 入门 安装 此代码已通过Pytoch 0.4.0，CUDA 9.0，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：138412032
    • 提供者：weixin_42107374

  1. dogs-vs-cats:《深度学习框架Pytorch入门与实践》第六章原始代码-源码

  2. PyTorch实践指南 本文是文章配套代码，请参照或者对应更好的了解而文件组织和代码细节。 数据下载 从下载所需的数据；或者直接从此下载培训和 解压并把训练集和测试集分别放在一个文件夹中 安装 PyTorch：可按照的指南，根据自己的平台安装指定的版本 安装指定依赖： pip install -r requirements.txt 训练 必须首先启动visdom： python -m visdom.server 然后使用如下命令启动训练： # 在gpu0上训练,并把可视化结果保存在visd

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：22528
    • 提供者：weixin_42129412