CNNs:带TF，Keras和Pytorch的卷积神经网络

外国金融发展基金会 在Python中从头开始实现TF-IDF 词频：总结给定单词在文档中出现的频率。 反向文档频率：降低文档中出现的大量单词的比例。 该博客解释了代码

双信号转换LSTM网络 Tensorflow 2.x实施的堆叠式双信号转换LSTM网络（DTLN）用于实时噪声抑制。 该存储库提供了用于在python中训练，推断和服务DTLN模型的代码。 它还提供了SavedModel，TF-lite和ONNX格式的预训练模型，可用作您自己的项目的基准。 该模型能够在RaspberryPi上运行实时音频。 如果您正在使用此仓库做一些有趣的事情，请告诉我。 我总是对您使用此代码或该模型所做的事情感到好奇。 DTLN模型已提交给深度噪声抑制挑战（ ），并在INTERSPEech 2020上发表。 这种方法在少于一百万个参数的堆叠网络方法中结合了短时傅立

自制TF卡模块 MicroSD卡模块 有原理图与PCB

官方h5权重文件，xception_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels Linux下是放在“~/.keras/models/”中 windows用户直接将文件放置在：C:\Users\用户名\.keras\models 下即可。官方GitHub下载速度慢，给需要的朋友们。

TensorFlow示例模型 基于TensorFlow的几种机器学习模型的实现（前三个-Logistic Regresion，MLP和CNN受启发）。 文件夹包含以下内容的简单实现： （带EM） 文件夹包含通过期望最大化算法（具有对角协方差，完全协方差，基于梯度等）训练的高斯混合模型实现的详细版本。 文件夹包含将GMM实现分解为一组连贯的类的初始尝试。

ROS是现在机器人中普遍使用的操作系统,而TF则是用构建各个坐标系变换的主要转换工具(世界坐标,camera坐标等).本代码是进行TF实践的演示代码

densenet121_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop

model weight in this repo https://github.com/fchollet/deep-learning-models Keras提供的预训练权重

TF DCVD introduction process(化学气相沉积工艺介绍），适合从事半导体制造工艺工程师和工艺集成工程师学些