TensorFlow深度学习

Python：深度学习，Tensorflow相关代码

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stanford-tensorflow-tutorials：此存储库包含斯坦福大学课程的代码示例：用于深度学习研究的TensorFlow

斯坦福-张量流教程 该存储库包含课程CS 20：TensorFlow for Deep Learning Research的代码示例。 它会随着课程的进行而更新。 详细的教学大纲和讲义可在找到。 在本课程中，我使用python3.6和TensorFlow 1.4.1。 有关上一年课程的代码和注释，请参阅文件夹2017和网站 有关安装说明和依赖项列表，请参见此存储库的安装文件夹。

Petastorm库支持以Apache Parquet格式对来自数据集的深度学习模型进行单机或分布式培训和评估。 它支持Tensorflow，Pytorch和PySpark等ML框架，并且可以从纯Python代码中使用。-Python开发

Petastorm内容Petastorm安装生成数据集普通Python API Tensorflow API Pytorch API Spark数据集转换器API分析Petastorm数据集使用Petastorm内容Petastorm安装生成数据集平原Python API Tensorflow API Pytorch API Spark数据集转换器API使用PySpark和SQL Non Petastorm Parquet分析petastorm数据集商店故障排除出版物如何贡献Petastorm是Uber ATG开发的开源数据访问库。 该库可直接从Apache Parquet格式的数据集中进行单机或分布式培训以及对深度学习模型的评估。 佩塔斯

petastorm：Petastorm库可对Apache Parquet格式的数据集进行单机或分布式培训以及对深度学习模型的评估。 它支持Tensorflow，Pytorch和PySpark等ML框架，并且可以从纯Python代码中使用

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Python-深度学习之自然语言处理斯坦福大学CS224n课程集训营

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斯坦福大学 Tensorflow教程

斯坦福大学 Tensorflow 教程 PPT，Deeplearning with python

python实现基于深度学习TensorFlow框架的花朵识别项目源码.zip

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Python-有关使用TensorFlow进行深度学习的有用资源

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Python-学习使用谷歌Tensorflow示例

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Python-利用TensorFlow深度强化学习

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Python-TRFLDeepMind发布的TensorFlow强化学习开发库

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毕业设计-Python基于TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码设计与实现

Python基于TensorFlow深度学习卷积神经网络自动识别网站验证码设计毕业源码案例设计 开发环境： Pycharm + Python3.7 + Django2.2 + sqlite数据库 + TensorFlow深度学习框架 + selenium自动化测试 “基于深度网络的...

Python-MultimodalUnsupervisedImagetoImageTranslation的简单Tensorflow实现

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基于Qt 5实现串口调试助手，程序仅供参考，修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题，新增了窗口自适应（ui文件设置栅格），文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。

【SystemVerilog】路科验证V2学习笔记（全600页）.pdf

SystemVerilog的听课学习笔记，包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下： 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 function逻辑电路 33 task时序电路 35 动态 静态变量 39 1.3 设计例化和连接 45 第二章 验证的方法 393 动态仿真 395 静态检查 397 虚拟模型 403 硬件加速 405 效能验证 408 性能验证 410 第三章 SV组件实现 99 3.1 接口 100 什么是interface 101 接口的优势 108 3.2 采样和数据驱动 112 竞争问题 113 接口中的时序块clocking 123 利于clocking的驱动 133 3.3 测试的开始和结束 136 仿真开始 139 program隐式结束 143 program显式结束 145 软件域program 147 3.4 调试方法 150 第四章 验证的计划 166 4.1 计划概述 166 4.2 计划的内容 173 4.3 计划的实现 185 4.4 计划的进程评估 194 第五章 验证的管理 277 6.1 验证的周期检查 277 6.2 管理三要素 291 6.3 验证的收敛 303 6.4 问题追踪 314 6.5 团队建设 321 6.6 验证的专业化 330 第六章 验证平台的结构 48 2.1 测试平台 49 2.2 硬件设计描述 55 MCDF接口描述 58 MCDF接口时序 62 MCDF寄存器描述 65 2.3 激励发生器 67 channel initiator 72 register initiator 73 2.4 监测器 74 2.5 比较器 81 2.6 验证结构 95 第七章 激励发生封装：类 209 5.1 概述 209 5.2 类的成员 233 5.3 类的继承 245 三种类型权限 protected/local/public 247 this super 253 成员覆盖 257 5.4 句柄的使用 263 5.5 包的使用 269 第八章 激励发生的随机化 340 7.1 随机约束和分布 340 权重分布 353 条件约束 355 7.2 约束块控制 358 7.3 随机函数 366 7.4 数组约束 373 7.5 随机控制 388 第九章 线程与通信 432 9.1 线程的使用 432 9.2 线程的控制 441 三个fork...join 443 等待衍生线程 451 停止线程disable 451 9.3 线程的通信 458 第十章 进程评估：覆盖率 495 10.1 覆盖率类型 495 10.2 功能覆盖策略 510 10.3 覆盖组 516 10.4 数据采样 524 10.5 覆盖选项 544 10.6 数据分析 550 第十一章 SV语言核心进阶 552 11.1 类型转换 552 11.2 虚方法 564 11.3 对象拷贝 575 11.4 回调函数 584 11.5 参数化的类 590 第十二章 UVM简介 392 8.2 UVM简介 414 8.3 UVM组件 420 8.4 UVM环境 425

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AutoSAR标准协议规范4.2.2，里面包含了AutoSAR组织所规定的AutoSAR架构的标准规范协议原文档。对AutoSAR的学习有一定的借鉴意义

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现在汽车行业用vector的工具进行自动测试，但是该自动测试模板很少，本案例是分享CAPL脚本自动化测试的模板，和自动控制测试步骤的XML模板，使用过程可以通过本人分享的文档来实现工程的建立到自动测试的完成。通过CAPL脚本+XML控制测试步骤，实现自动测试，生成测试报告。