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廖雪峰 2018官方Python3教程（二）
【实例简介】
- 2021-09-10 00:31:11下载
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python udp例程
本例程使用python3下socket应用之udp通讯发送的数据位随机数，并且将随机数使用matplot画出来，服务器数据应当与客户端数据一致
- 2022-03-17 02:53:59下载
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tensorflow for ASR
tensorflow for Auto speech recognition. 基于LSTM+CTC方法实现的tensorflow版本的语音识别的toy code。目前在清华thchs30小时上可以达到近似30%的字错率，train数据集上错误率更低，其中LSTM采用了双向结构
- 2023-04-09 00:35:03下载
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熵权法
说明： 熵权法matlab代码，直接在命令窗口输入数据即可进行计算。(Analytic Hierarchy Process Matlab Code)
- 2020-06-18 07:40:02下载
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S1IM159.【已完成】基于SVM的烟雾识别系统
说明： 基于SVM的烟雾识别系统
运动区域提取使用的是 自适应混合高斯背景建模 特征算法使用的是 HOG+LBP 机器学习方法使用的是 scikit的SVM(Smoke recognition system based on SVM
The moving region extraction uses adaptive Gaussian mixture background modeling feature algorithm, hog + LBP machine learning method and scikit SVM)
- 2020-09-28 16:12:22下载
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用软向量机预测浓度值RSecondSvm
说明： Predicting concentration value using the soft vector machine
- 2020-06-19 02:40:01下载
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Keras中文手册
Keras是一个高层神经网络库， Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。 Keras 为支持快
速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：
简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）
支持CNN和RNN，或二者的结合
支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练）
无缝CPU和GPU切换(Keras is a high-level neural network library. Keras is written from pure Python and is based on Tensorflow or Theano. Keras support fast
Quick experimentation can transform your idea into results quickly. If you have the following requirements, please choose Keras:
Simple and fast prototyping (keras is highly modular, minimized, and extensible).
Support for CNN and RNN or the combination of the two
Supports arbitrary link schemes (including multiple input and multiple output training).
Seamless CPU and GPU handoff)
- 2018-11-06 19:25:40下载
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ImgAug
说明： 数据集扩充后，可以验证bbox在图像中的位置是否正确(After the data set is expanded, it can be verified that the bbox position in the image is correct)
- 2019-12-23 15:19:15下载
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D2DRelayAssistedCellularNetworks-master
一个基于python语言的D2D信道分配编程(A D2D Channel Allocation Programming Based on Python Language)
- 2019-03-20 21:15:24下载
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deep_sort_pytorch
说明： 多目标跟踪算法(deep_sort算法)使用pytorch进行处理(Multi target tracking algorithm (deep)_ Sort algorithm) using python)
- 2020-10-11 10:53:00下载
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