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h5py-2.10.0-cp36-cp36m-linux-aarch64.whl
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h5py
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h5py-2.10.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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h5py-2.10.0-cp36-cp36m-win_amd64
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官网下载特别慢，适用于python 3.5.4，分享资源，供大家下载。
h5py-2.10.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
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h5py包是管理HDF5文件的常用包之一,按照内容可以分成文件、组、数据集和属性4个方面。归纳每个方面方法和属性的组成可以更有效地使用h5py包。
h5py-2.7.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
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大数据辅助插件下载h5py2.7，放这里大家随便下载，绝对好用，不限制
torch-1.5.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
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4星 · 用户满意度95%
jetson开发板所用的torch，花了好长时间才下载成功，放到上面，为需要者节省下载时间
h5py-2.10.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
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tensorflow 中用的h5py aarch64
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3星 · 编辑精心推荐
h5py-2.10.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl有时候下载特别慢，可以用这个安装上
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树莓派4B安装tensorflow-cpu-2.3.0时，很难下载的一些安装包
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grpcio-1.39.0rc1-cp37-cp37m-linux_...h5py-2.10.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl numpy-1.18.2-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl scipy-1.4.1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl tensorflow-2.3.0-cp37-none-linux_armv7l.wh
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h5py各种arm安装包版本
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树莓派安装TensorFlow所需文件（python3.7）
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`h5py-2.10.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl`是h5py的预编译版本，可以直接通过pip安装到Python环境中。 numpy是科学计算的基础包，对于机器学习来说必不可少。它提供了大量的数学函数和矩阵操作。`numpy-1.18.2-cp...
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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4星 · 用户满意度95%
本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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5星 · 资源好评率100%
这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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5星 · 资源好评率100%
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
行人跌倒数据集（VOC格式）
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CIFAR10数据集免费下载
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完全免费 下载解压就用 可以打开
Deep Learning Tuning Playbook（中译版）
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由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。
YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip
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YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/d
zotero翻译插件.xpi
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2023/9/2 更新
基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目，带数据集可直接跑通的源码
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这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中
Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许
YOLOv8目标追踪实战全套资源包 - 源码与数据集完整分享
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这一资源包含了完整的YOLOv8目标追踪项目的源码和相关数据集，旨在为学习和研究YOLOv8提供一个实际操作的案例。资源内的源码基于最新的YOLOv8模型，专注于实现高效准确的物体追踪功能，并且适用于各种现实场景。此外，还附带了用于训练和测试的数据集，这些数据集经过精心选择和预处理，以确保可以有效地用于模型的训练和验证。无论您是深度学习领域的初学者，还是希望在自己的项目中实现物体追踪功能的开发者，
YOLOv5 人脸口罩图片数据集
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约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片，含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接训练。
labelme v5.3.1 （2023年8月新版本，双击打开即用）
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Labelme是一个开源的图像标注工具，由麻省理工学院（MIT）开发。它是一个在线的JavaScript工具，可以在任何地方使用，无需在电脑中安装大型数据集。此外，Labelme也可以在PyCharm中运行，方便进行二次开发。Labelme的使用和二次开发涉及许多知识。比如，可以通过修改相应的.py文件来实现汉化，将界面上的英文菜单和提示信息改为中文。此外，Labelme的界面开发使用了图形开发工
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