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caffer mnist test photo
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caffer mnist test photo
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Caffe MNIST训练好的lenet模型
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Caffe MNIST例子中训练好的LeNet模型，手写体数字识别准确率99%。
caffe训练用mnist图片
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caffe训练用mnist图片, 原网址下载很难下载下来，上传一份供大家下载。
opencv3.3 caffe mnist 手写数字识别
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4星 · 用户满意度95%
opencv3.3读取caffe mnist模型， 进行手写数字的识别。 博文http://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/78931972
Caffe mnist 亲测完全可用
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Caffe mnist，人工智能、深度学习、图像识别中的hello world。已经亲自测试，完全通过。 网上尽管资料很多，但是有多多少少的小bug。这儿已经修正，并且训练集、测试集和验证集都已经做好。
lenet_iter_10000.zip_caffe_caffe mnist_caffe 识别_lenet mnist_mnis
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caffe-windows mnist 训得到的模型，可用于手写字体识别
Caffe数据集：MNIST
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Caffe运行手写体数字识别例程前需要下载的数据集，共4个文件。
caffe mnist数据源+完整训练+调用代码
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包含了mnist的png图像数据源，使用脚本一步调用完成数据列表生成、数据转换、训练，另包含选择图像进行识别的python代码。需要修改的地方参照压缩包内的说明文件
mnist_test_leveldb.zip_MNIST_MNIST 数据集_MNIST数据集_caffe_mnist测试数据集
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caffe-windows mnist 测试用数据集，此数据集用于mnist训练时的测试数据集
caffe mnist
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配合我BLOG上的一篇文章上的下载资源。
caffe自带的mnist例程中，转换后的训练集mnist_train_lmbd和测试集mnist_test_lmdb
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caffe自带的mnist例程中，转换后的训练集mnist_train_lmbd和测试集mnist_test_lmdb
caffe 测试MNIST leveldb格式
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caffe 测试MNIST leveldb格式，用来进行测试的数据
mnist识别数据包
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caffe mnist数据包 方便直接适用
visulize.zip_MNIST 可视化_caffe_mnist特征权重可视化_visulize_可视化 MNIST
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caffe-window matlab 接口训练mnist后权重、特征可视化
caffe的已经转成lmdb格式的MNIST数据
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caffe的已经转成lmdb格式的MNIST数据
caffe中的mnist例子中的模型和配置脚本
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配合http://blog.csdn.net/gyh_420/article/details/78230536博客看，caffe中训练手写数字识别的例子
caffe+mnist数据集
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为不能FQ的用户准备：caffe（https://github.com/Microsoft/caffe）,mnist数据集（yann的，4个文件），caffe配置日志地址:https://mp.csdn.net/postedit/85174271
mnist-leveldb.7z
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3星 · 编辑精心推荐
mnist-leveldb.7z 深度学习caffe mnist 数据集在windows上可以使用
Caffe_Test:Caffe的用法
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Caffe_Test 该项目的主要角色：Caffe的用法注意：将此存储库克隆到Windows中的E：/ GitCode / Caffe的第三种库用法：Boost，GFlags，GLog，LevelDB，LMDB，ProtoBuf，HDF5，OpenBLAS，Snappy 升压版本：1.58.0 ...
caffe测试数据 mnist data
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测试caffe编译是否成功，编译过程可以参看我的csdn 博客
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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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
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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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
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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
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
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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
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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.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
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。
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