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MINISTdata.mat
MINISTdata.mat
MINIST
MATLAB
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2020-06-16
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MAT
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MINIST手写体数据集mat版本，包括训练数据集的图像和标签，以及测试数据集的图像和标签，欢迎下载和使用。
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mat格式的MNIST数据
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因matlab无法直接读取直接下载的MNIST数据格式，故写了一个matlab程序将数据读取后存储为.mat格式 train_images - 60000个训练集,大小为28*28*60000 train_labels - 60000个标签，大小为60000*1 test_images - 10000个训练集,大小为28*28*10000 test_labels - 10000个标签，大小为100
mnist的mat格式数据
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自己生成的mnist原本的ubyte格式转成的matlab的mat格式，包括train-image(train_x)60000*784，train-label(train_y)60000*1，test-image(test_x)10000*784，test-label(test_y)10000*1
Mnist数据集matlab下的mat格式文件
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Mnist数据集，matlab版本，可以直接读入，大小为784，每个标签对应0~9大小，另外建议各位在使用时使用one-hot处理数据
MNIST手写体数据集.mat格式
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MNIST手写体数据集.mat格式，深度学习测试
MNIST数据集
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MNIST手写字符数据集，字符和标签文件分离，存储格式为Matlab格式。
01_MorphableModel.mat
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3DMM-Deep3dPortrait中BFM的模型文件。
01-MorphableModel.mat
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Download file from this link [https://faces.dmi.unibas.ch/bfm/main.php?nav=1-2&id=downloads] You will get a file named BaselFaceModel.tgz Extracting it and you can see 01_MorphableModel.mat inside the
mnist-original.mat数据集下载
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mnist手写数字数据集，或者到“智能算法”微信公众号里回复mnist下载
mnist 官网下载后直接转换成.mat文件
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现在moist 官网下载4个文件，再在matlab基础下运行程序。注意默认路径更改
MNIST_data
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MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所，是手写数字数据集，通常作为深度学习入门的数据集使用。
data1.mat
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data1.mat
data2.mat
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data2.mat
mnist_all.mat
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很多地方都是利用上面两条语句加载MNIST数据，但是有时我们会遇到以下错误提示： IOError: could not read bytes 主要的问题是找不到数据，其实上面两条语句是加载mnist.mat,Matlab格式的数据
matlab.mat
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matlab.mat
a.mat
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a.mat
MINST数据集mat格式文件.7z
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MNIST手写数字图像数据库 60000个训练集，10000个测试集，灰度图，大小均为28*28 train_images.mat - 60000个训练集 train_labels.mat - 60000个标签 test_images.mat - 10000个训练集 test_labels.mat - 10000个标签
mnist数据集集合
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上传一个mnist合集的数据文件，里面包括 1 tensorflow里使用的mnist数据集， 2 keras使用的mnist数据集mnist.npz 3 手写数字识别demo里需要的数据集mnist.pkl.gz
mnist手写数字数据集
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压缩文件中包括t10k-images-idx3-ubyte.gz、 t10k-labels-idx1-ubyte.gz、 train-images-idx3-ubyte.gz、 train-labels-idx1-ubyte.gz、
MNIST数据集（4个文件集合全）
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MNIST数据集（4个文件集合全）
minist-original.mat
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minist-original.mat文件 机器学习数据分析数据集 mnist = fetch_mldata('MNIST original', data_home='scikit_learn_data')
MorphableModel
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该文件为 3DMM-Deep3dPortrait 中 BFM 的模型文件，压缩包内为 MorphableModel.mat 原始数据，可直接导入MATLAB
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音频DVP 这是照片级逼真的音频驱动的视频人像的正式实现。 主要要求 Ubuntu> = 18.04 PyTorch> = 1.2 GCC> = 7.5 NVCC> = 10.1 FFmpeg（支持H.264） 仅供参考，详细的环境设置位于。 （您绝对不必安装所有它们，只需在遇到导入错误时安装所需的工具即可。） 与原始文件的主要实现差异 现在，将3DMM的几何参数和纹理参数从零初始化，
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KIMIA99 matlab 数据 二维曲线样式
mat_二分法_
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