深度学习框架，gpu版本的pytorch，在python3.5+ cuda10.0 + cudnn7.6+pytorch1.2.0 gpu_torcvision0.4.0

数据集样本数量为1532，所有图片已标注为VOC xml和YOLO txt两种格式，其中YOLO TXT 格式的已划分为训练集、验证集和测试集，能直接用于YOLO算法的训练。可用于YOLO小目标检测模型训练，机器学习，深度学习，人工智能，python，pycharm。

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基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的移植与部署的资源包，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）

语音活动检测项目 关键字：Python，TensorFlow，深度学习，时间序列分类 目录 1.11.21.3 2.12.2 5.15.2将5.35.4 去做 资源 1.安装 该项目旨在： Ubuntu的20.04 的Python 3.7.3 TensorFlow 1.15.4 $ cd /path/to/project/ $ git clone https://github.com/filippogiruzzi/voice_activity_detection.git $ cd voice_activity_detection/ 1.1基本安装 $ pip3 install -r requirements.txt $ pip3 install -e . 1.2虚拟环境安装 1.3 Docker安装 构建docker镜像： $ sudo make build （这可能

包含1000+张数字图片及标签，已划分为训练集、验证集和测试集，可直接用于yolo训练

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势： 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性： Python具有很好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源： Python是开源的，任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持： Python拥有庞大而活跃的开发社区，这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验，并参与到Python的发展中。 适用于多个领域： Python在各种领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域，Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程： Python支持面向对象编程，允许开发者使用类和对象的概念，提高了代码的重用性和可维护性。

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吴恩达在自己的推特上发布了一个问题，称自己因为Landing.ai的项目到访很多国家，和非常多的CEO交流过他们的AI策略，想基于此发布一个报告，因此也向大家征集最想了解的问题。

matlab精度检验代码深度学习 这是针对KTH 2017的个别课程分配的存储库。此存储库中的代码主要在Matlab中完成，并且训练过程中涉及的操作（例如，梯度计算和参数更新）以一般的方式（低级）实现。 数据集 对于作业1-3 对于作业4 内容 作业1：具有多类输出的一层网络（测试准确度：40.42％） 报告：+ 作业2：具有多层输出的两层网络（测试准确度：54.06％） 报告：+ 作业3：具有多类输出的k层网络（测试准确度：54.8％） 报告：+ 作业4：香草RNN逐个字符地合成英文文本 报告：+