语言:English 防止意外断开连接的工具 一种无需单击按钮即可自动重新连接Google Colab的工具。

活着的人 chrome扩展程序可使Colab笔记本电脑保持活动状态-防止浏览器超时 工作原理-如果打开了colab标签，则会注入几行JS代码 代码信用： : 如果愿意，可以在Chrome网络商店上对扩展程序进行评分：）

Stylegan2-Ada-Google-Colab-Starter-Notebook 一款用于培训Stylegan2-ada的colab笔记本，不容小rill。 将学习转移到您自己的数据集上从未如此简单:)

Mecab-ko-for-GoogleColab Shell脚本，可轻松在Colab中安装Mecab-ko-dic。 它不是永久安装。 每当您使用新笔记（新的运行时）时，都需要重新安装。 Eunjeon Hanniot项目： ：//bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko-dic/src/master/ :books: 如何在Colab中添加Mecab-ko-dic用户词典： ://bit.ly/3k0ZH53 :books: :clapping_hands: 2021年1月19日，Dogdriip添加了一个简化版本，不包括不必要的更新和安装过程。 :thumbs_up: 1.安装了Mecab-ko-dic版本 mecab-0.996-en-0.9.2 mecab-ko-dic-2.1.1-20180720 2.用法 单击绿色的克隆或下载按钮以复制地址。 ！ 通过git clone 命令复制存储库。 cd Mecab-k

VQGAN-CLIP 概述 用于在本地运行 VQGAN+CLIP 的存储库。 这最初是 Katherine Crowson VQGAN+CLIP 派生的 Google colab 笔记本。 原笔记本： 一些示例图像： 环境： 在 Ubuntu 20.04 上测试 GPU：英伟达RTX 3090 典型的 VRAM 要求： 24 GB 用于 900x900 图像 10 GB 用于 512x512 图像 8 GB 用于 380x380 图像 设置 使用 Anaconda 创建具有先决条件的虚拟 Python 环境的示例设置： conda create --name vqgan python=3.9 conda activate vqgan pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.

colab简介 Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。 工具优势：Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用。你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架；其次是入门相对简单，语法和cmd语句以及linux语句相似。目前colab平台GPU的状态信息如下图： 原创文章 3获赞 2访问量 186 关注

主要介绍了使用tensorflow框架在Colab上跑通猫狗识别代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

多对象跟踪| Google-Colab 收集文件，代码，数据集和其他资源以进行多对象跟踪| 谷歌合作 联合检测 CenterTrack-跟踪对象为点[ax2004] [pytorch] DEFT：用于跟踪的检测嵌入[ax2102] [pdf] [notes] [pytorch] 身份嵌入 MOTS多对象跟踪和细分[cvpr19] [pdf] [注释] [代码] [项目/数据] 迈向实时多对象跟踪[ax1909] [arxiv] [pdf] [notes] [code] 迈向实时多目标跟踪-车辆跟踪[修改版] 用于多对象跟踪的简单基准[ax2004] [pdf] [notes] [code] 集成的对象检测和跟踪以及具有Tracklet条件的检测[ax1811] [pdf] [notes] 协会 用于多对象跟踪的深度相似性网络[ax1810 / tpami19

Kaggle： 任务是将每个木薯图像分为五类，以指示-具有某种疾病或健康叶片的植物。 组织者介绍了在乌干达定期调查期间收集的21,367张带标签图像的数据集。 大多数图像都是从农民那里获取的，他们在花园里照相，并由国家作物资源研究所（NaCRRI）的专家与坎帕拉的马可雷雷大学的AI实验室合作进行批注。 似乎已经有一些。 实验性 安装此工具 如何使用此基本功能的简单方法： ! pip install https://github.com/Borda/kaggle_cassava-leaf-disease/archive/main.zip 在Colab中运行笔记本 我建议将数据集上传到您的个人gDrive，然后在笔记本电脑中连接gDrive，这样可以在重置Colab时节省重新上传数据集的时间...：] 一些结果 ResNet50的培训进度以及10个时期的培训：

对于入门深度学习的同学开说，笔记本GPU性能太弱是一件非常让人头疼的事，而租用的gpu服务器又太贵，最近刚发现google提供的免费云平台，可供我们做训练网络服务器用，GPU型号为Tesla T4 ，性能也是不俗。 首先，登陆Google Driver 然后，在空白处右击，查看是否有Google Colaboratory，没有的话，点击关联更多应用，搜索安装即可 新建一个文件夹，这里是yolo_v1 将你的工程文件导入 接下来新建一个Colaboratory，并且命名为yolo_train 很熟悉的jupyter notebook界面，操作很相似… 然后点击左上角“修改”–>>”笔