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会员免费 - catsdogs.rar深度学习大小:62MB猫狗分类的特意精选版,小巧版,一共2000张图片,测试集:400张图片,猫狗各半。 训练集:1600张图片,猫狗各半。 小巧数据集,可以保证,大概在2分钟之内训练完毕和测试完毕(一般笔记本)。猫狗分类的特意精选版,小巧版,一共2000张图片,测试集:400张图片,猫狗各半。 训练集:1600张图片,猫狗各半。 小巧数据集,可以保证,大概在2分钟之内训练完毕和测试完毕(一般笔记本)。
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会员免费 - YOLOv5 人脸口罩图片数据集YOLOv5大小:756MB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。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。
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会员免费 - 最完整的TensorFlow教程tensorflow大小:26MB最新的tensorflow教程,内容全面丰富,包括: TensorFlow For Machine Intelligence.pdf TensorFlow 官方文档中文版 - v1.2.pdf tensorflow-mnist-tutorial-master tensorflow在windows下的安装指南 TensorFlow在图像识别上的应用(郑泽宇PPT) 斯坦福大学-深度学习基础教程等。最新的tensorflow教程,内容全面丰富,包括: TensorFlow For Machine Intelligence.pdf TensorFlow 官方文档中文版 - v1.2.pdf tensorflow-mnist-tutorial-master tensorflow在windows下的安装指南 TensorFlow在图像识别上的应用(郑泽宇PPT) 斯坦福大学-深度学习基础教程等。
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会员免费 - 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数据集大小:851MBYOLOV5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/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者,感谢大家的支持!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/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者,感谢大家的支持!
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¥ 20.90 - 人体姿态检测人体姿态检测大小:7MBPython+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计(人体关键点检测)代码说明参见:https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计(人体关键点检测)代码说明参见:https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514
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会员免费 - CNN卷积神经网络Matlab实现CNN大小:11MBCNN卷积神经网络实现,Matlab仿真,识别手写数字集。CNN卷积神经网络实现,Matlab仿真,识别手写数字集。
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会员免费 - 人工智能演讲ppt,普及这一篇就够了资源为人工智能ppt,作为演讲、科普、学习使用, 历史、现状、展望、利弊、伦理,都有提及 ppt效果还不错,视觉效果很好,有需要的同学可以下载使用
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会员免费 - 基于LSTM模型的股票预测模型_python人工智能大小:959KBhttps://blog.csdn.net/zxm_jimin/article/details/94742224https://blog.csdn.net/zxm_jimin/article/details/94742224
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免费 - 吴恩达机器学习作业(完整版!!亲自做过!)Machine大小:34MB吴恩达2014机器学习课程对应全部作业,内有详细代码以及题目说明文档!!代码清晰,亲自做过无任何问题!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!吴恩达2014机器学习课程对应全部作业,内有详细代码以及题目说明文档!!代码清晰,亲自做过无任何问题!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
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会员免费 - 新浪微博,情感分析标记语料共12万条情感分析大小:8MB本资源为自己人工标记的微博语料,分为消极pos.txt,积极neg.txt 各60000条,适用于机器学习情感分析,训练数据原数据本资源为自己人工标记的微博语料,分为消极pos.txt,积极neg.txt 各60000条,适用于机器学习情感分析,训练数据原数据
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会员免费 - 随机森林用于分类matlab代码matlab大小:4MB根据随机森林的原理实现的matlab代码,里面有非常详细的注释,几乎每行都有,针对分类问题,可以运行,可以根据需要,修改到自己的算法中。根据随机森林的原理实现的matlab代码,里面有非常详细的注释,几乎每行都有,针对分类问题,可以运行,可以根据需要,修改到自己的算法中。
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会员免费 - mock_kaggle.csv数据集大小:22KB时间序列预测代码中所使用的数据集时间序列预测代码中所使用的数据集
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免费 - 条件随机场(史上最牛条件随机场教程)条件随机场是目前机器学习模型中最有效的模型之一,广泛地应用于自然语言处理(例如词性标注、浅层句法分析)和图像模式识别(例如对复杂图像中物体的识别)等领域中。该教程详细地探讨了条件随机场的由来,把朴素贝叶斯(NB)、隐马尔科夫(HMM)、最大熵马尔科夫模型(MEMM)与条件随机场的关系探讨得十分详尽,让读者由浅入深,由简入繁,可谓浅显易懂、耳目一新、使人受益匪浅!
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会员免费 - zotero翻译插件.xpi软件/插件大小:102KB2023/9/2 更新2023/9/2 更新
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免费 - cudnn7下载cudnn7.0大小:100MBThe NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
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会员免费 - ARIMA模型-matlab代码ARIMA模型大小:6KBARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节,实现所需要的效果。ARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节,实现所需要的效果。
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会员免费 - 皮肤病语义分割数据集+代码+unet模型 2000张标注好的数据+教学视频语义分割大小:882MB兄弟们好呀,这里是肆十二,这转眼间寒假就要过完了,相信大家的毕设也要准备动手了吧,作为一名大作业区的UP主,也该蹭波热度了,之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程,所以这期内容我们搞波新的,我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范,训练一个皮肤病分割的模型出来,用户输入图像,模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。兄弟们好呀,这里是肆十二,这转眼间寒假就要过完了,相信大家的毕设也要准备动手了吧,作为一名大作业区的UP主,也该蹭波热度了,之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程,所以这期内容我们搞波新的,我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范,训练一个皮肤病分割的模型出来,用户输入图像,模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。
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¥ 11.90 - cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgzcudnn大小:331MBcudnn v7.0版本,适合最新的cuda9.0.是GPU的加速库,安装caffe的GPU版本会用到。cudnn v7.0版本,适合最新的cuda9.0.是GPU的加速库,安装caffe的GPU版本会用到。
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会员免费 - 粒子群算法求解函数极值 matlab粒子群算法大小:2KB粒子群算法 求函数最小值,matlab代码。链接是讲解粒子群算法 https://blog.csdn.net/zyqblog/article/details/80829043 。 我用ubuntu下matlab编写的代码,你在windows下可能有中文乱码,不过都是注释,你可以去博客链接中查看主要代码部分,不影响的粒子群算法 求函数最小值,matlab代码。链接是讲解粒子群算法 https://blog.csdn.net/zyqblog/article/details/80829043 。 我用ubuntu下matlab编写的代码,你在windows下可能有中文乱码,不过都是注释,你可以去博客链接中查看主要代码部分,不影响的
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会员免费 - LSTM预测实验中用到的航班数据集数据集大小:837B数据集有三列:年、月和乘客。“passengers”列包含指定月份中旅行的乘客总数,可以看到数据集中有144行3列,这意味着数据集中包含了乘客12年的出行记录。这项任务是根据前132个月的数据,预测过去12个月出行的乘客数量。请记住,我们有144个月的记录,这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型,而模型性能将使用最后12个月的值进行评估。数据集有三列:年、月和乘客。“passengers”列包含指定月份中旅行的乘客总数,可以看到数据集中有144行3列,这意味着数据集中包含了乘客12年的出行记录。这项任务是根据前132个月的数据,预测过去12个月出行的乘客数量。请记住,我们有144个月的记录,这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型,而模型性能将使用最后12个月的值进行评估。
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免费 - shape_predictor_68_face_landmarks.zipdlib大小:68MB免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步:https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步:https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501
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免费 - 卷积神经网络图像识别python代码卷积神经网络图像识别python代码
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会员免费 - 2017年人脸检测、人脸对齐、人脸识别源码人脸检测大小:8MB人脸检测 人脸对齐 人脸识别工程,五点人脸特征识别 实时性好人脸检测 人脸对齐 人脸识别工程,五点人脸特征识别 实时性好
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会员免费 - Visio画的卷积神经网络结构图模板卷积神经网络大小:75KB该资源采用Visio绘图软件制作,包含卷积池化操作的绘图,以及线性层的绘图。供各位网友参考。该资源采用Visio绘图软件制作,包含卷积池化操作的绘图,以及线性层的绘图。供各位网友参考。
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免费 - Python Machine Learning By Example [2017].azw3电子书下载Python大小:4MBPython Machine Learning By Example by Yuxi (Hayden) Liu English | 31 May 2017 | ASIN: B01MT7ATL5 | 254 Pages | AZW3 | 3.86 MB Key Features Learn the fundamentals of machine learning and build your own intelligent applications Master the art of building your own machine learning systems with this example-based practical guide Work with important classification and regression algorithms and other machine learning techniques Book Description Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. A resurging interest in machine learning is due to the same factors that have made data mining and Bayesian analysis more popular than ever. This book is your entry point to machine learning. This book starts with an introduction to machine learning and the Python language and shows you how to complete the setup. Moving ahead, you will learn all the important concepts such as, exploratory data analysis, data preprocessing, feature extraction, data visualization and clustering, classification, regression and model performance evaluation. With the help of various projects included, you will find it intriguing to acquire the mechanics of several important machine learning algorithms – they are no more obscure as they thought. Also, you will be guided step by step to build your own models from scratch. Toward the end, you will gather a broad picture of the machine learning ecosystem and best practices of applying machine learning techniques. Through this book, you will learn to tackle data-driven problems and implement your solutions with the powerful yet simple language, Python. Interesting and easy-to-follow examples, to name some, news topic classification, spam email detection, online ad click-through prediction, stock prices forecast, will keep you glued till you reach your goal. What you will learn Exploit the power of Python to handle data extraction, manipulation, and exploration techniques Use Python to visualize data spread across multiple dimensions and extract useful features Dive deep into the world of analytics to predict situations correctly Implement machine learning classification and regression algorithms from scratch in Python Be amazed to see the algorithms in action Evaluate the performance of a machine learning model and optimize it Solve interesting real-world problems using machine learning and Python as the journey unfolds About the Author Yuxi (Hayden) Liu is currently a data scientist working on messaging app optimization at a multinational online media corporation in Toronto, Canada. He is focusing on social graph mining, social personalization, user demographics and interests prediction, spam detection, and recommendation systems. He has worked for a few years as a data scientist at several programmatic advertising companies, where he applied his machine learning expertise in ad optimization, click-through rate and conversion rate prediction, and click fraud detection. Yuxi earned his degree from the University of Toronto, and published five IEEE transactions and conference papers during his master's research. He finds it enjoyable to crawl data from websites and derive valuable insights. He is also an investment enthusiast. Table of Contents Getting Started with Python and Machine Learning Exploring the 20 newsgroups data set Spam email detection with Naive Bayes News topic classification with Support Vector Machine Click-through prediction with tree-based algorithms Click-through rate prediction with logistic regression Stock prices prediction with regression algorithms Best practicesPython Machine Learning By Example by Yuxi (Hayden) Liu English | 31 May 2017 | ASIN: B01MT7ATL5 | 254 Pages | AZW3 | 3.86 MB Key Features Learn the fundamentals of machine learning and build your own intelligent applications Master the art of building your own machine learning systems with this example-based practical guide Work with important classification and regression algorithms and other machine learning techniques Book Description Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. A resurging interest in machine learning is due to the same factors that have made data mining and Bayesian analysis more popular than ever. This book is your entry point to machine learning. This book starts with an introduction to machine learning and the Python language and shows you how to complete the setup. Moving ahead, you will learn all the important concepts such as, exploratory data analysis, data preprocessing, feature extraction, data visualization and clustering, classification, regression and model performance evaluation. With the help of various projects included, you will find it intriguing to acquire the mechanics of several important machine learning algorithms – they are no more obscure as they thought. Also, you will be guided step by step to build your own models from scratch. Toward the end, you will gather a broad picture of the machine learning ecosystem and best practices of applying machine learning techniques. 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He has worked for a few years as a data scientist at several programmatic advertising companies, where he applied his machine learning expertise in ad optimization, click-through rate and conversion rate prediction, and click fraud detection. Yuxi earned his degree from the University of Toronto, and published five IEEE transactions and conference papers during his master's research. He finds it enjoyable to crawl data from websites and derive valuable insights. He is also an investment enthusiast. Table of Contents Getting Started with Python and Machine Learning Exploring the 20 newsgroups data set Spam email detection with Naive Bayes News topic classification with Support Vector Machine Click-through prediction with tree-based algorithms Click-through rate prediction with logistic regression Stock prices prediction with regression algorithms Best practices
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