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训练产生的npy数据集
训练产生的npy数据集
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2017-10-23
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npy：1个
这个是我们用上面的算法调整之后生成的npy数据集合，需要的同学可以自行下载！
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trainset音频数据集(.fft.npy格式)
浏览：80
trainset音频数据集(.fft.npy格式)
vgg16.npy下载
浏览：169
支持vgg16网络的权重初始化。
Image-Captioning:用Pytorch进行图像字幕
浏览：157
图片字幕 介绍 该项目是论文。 它可能并不完全相似。 使用Pytorch作为代码。 ResNet101用于提取功能。 您可以检查预训练的模型。 使用2017 Val图像[5K / 1GB]，注释[241MB]。 请检查make_vocab.py和data_loader.py。 Vocab.pickle是一个pickle文件，其中包含注释中的所有单词。 coco_ids.npy存储要使用的
AFLW2000_FF-GAN.zip
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数据集
学习制作minist数据集小工具
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学习制作minist数据集小工具，轻松搞定自己的数据集，从而使自己的数据集能够像minist那样规范、整洁，便于处理和应用，提炼出自己想要的结果。
vggnet 代码（带注释）以及vgg16 npy资源
浏览：197
自己学习vgg的部分代码以及vgg16 npy文件
vgg16.npy，vgg16的notop文件
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由于文件大小限制，我上传的是种子文件，大家下载下来后可以用迅雷下载
VGG_imagenet.npy
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VGG_imagenet.npy，亲测有效，需要的大家可以下载下来用
tensorflow模型文件转换为npy文件
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tensorflow训练的mtcnn的PNet,RNet,ONet的模型文件：*.data-00000-of-00001，*.index 和 *.meta这3个文件转为npy文件
Glove词向量npy文件
浏览：87
Glove词向量npy文件：包含idsMatrix.npy，wordsList.npy，wordVectors.npy
人脸关键点数据集WFLW.zip
浏览：129
人脸关键点数据集WFLW包含了10000张脸，其中7500用于训练，2500张用于测试，共98个关键点。除了关键点之外，还有遮挡，姿态，妆容，光照， 模糊和表情等信息的标注。
人脸属性识别数据集-WFLW_images
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3星 · 编辑精心推荐
人脸多种属性、关键点标注数据集，包含了10000张脸，其中7500用于训练，2500张用于测试，共98个关键点。除了关键点之外，还有遮挡，姿态，妆容，光照， 模糊和表情等多种属性信息的标注。
aflw的标注
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3星 · 编辑精心推荐
aflw的标签数据，自己做的，带程序
libsvm-3.22_包含数据集（heart_scale.mat）
浏览：173
5星 · 资源好评率100%
libsvm-3.22_包含数据集（heart_scale.mat） 参考教程：http://blog.csdn.net/houchaoqun_xmu/article/details/69641641
AFW人脸数据库
浏览：59
5星 · 资源好评率100%
包含204张图片
minist.npz数据集
浏览：185
由于网络的原因，这个文件通常很难下载，这个文件只需要改一下名字就可以用，但是有可能不能用，谨慎下载
vgg16.npy、vgg19.npy
浏览：197
由于资源较大，文档提供的是百度云下载链接（已更新链接）。请大家按需下载，绝不强制。若有问题请及时联系我。谢谢
Python 存取npy格式数据实例
浏览：39
数据处理的时候主要通过两个函数 (1):np.save(“test.npy”，数据结构） —-存数据 (2):data =np.load(‘test.npy”) —-取数据 给2个例子如下（存列表） 1、 z = [[[1, 2, 3], ['w']], [[1, 2, 3], ['w']]] np.save('test.npy', z) x = np.load('test.npy') x: -
mnist手写数字识别数据集npz文件.zip
浏览：77
mnist.npz文件是手写数字的离线数据集，可以直接本地导入而且无需人工拆分为训练数据和测试数据，以及对应的数字标签，作为深度学习入门项目的数据集，可在python中打印出所有数字图像。
模仿mnist数据集制作自己的数据集
浏览：30
4星 · 用户满意度95%
模仿mnist数据集格式制作自己的数据集
vgg16.npy,vgg19.npy
浏览：99
由于资源较大，文档提供的是百度云下载链接（已更新）。请大家按需下载，绝不强制。若有问题请及时联系我。谢谢
Vgg16的notop权重
浏览：201
keras中vgg16的notop权重，可参考该文https://blog.csdn.net/qq_33485434/article/details/87861975
mnist.npz数据集
浏览：96
mnist.npz是在初步学习深度学习时经常会用的数据集，但是如果在写代码时，直接从官网加载这个数据，会比较慢的，所以最好先下载，然后从本地加载数据。
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
浏览：26
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
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
浏览：160
5星 · 资源好评率100%
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
浏览：150
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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
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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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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test_data.npy
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