tensorflow-1.15.5+nv21.6-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl，适用于nvidia xavier nxt等，jetpack4.5(ubuntu18.04)。

DeepFall：3D时空自动编码器，可从隐私保护摄像机中进行跌落检测 该代码由Jacob Nogas在IATSL（ ）担任UofT PEY实习生时开发，在加拿大大学健康网络KITE-Toronto Rehab科学家Shehroz Khan博士的指导下进行。 （感谢您的理解，我们无法为编程问题提供支持） 。 我们将跌倒检测问题表述为异常检测问题，因为跌倒很少发生，并且可能没有足够的数据来训练监督分类器。 为了解决隐私问题，这项工作着重于检测热像仪和深度相机的跌落。 通过训练深度时空自动编码器来检测跌倒，以最大程度地减少日常生活视频帧活动的重构误差。 假设不可见的跌倒的重建误差应该更高，如以下示例GIF所示： 代码用法： 代码库分为两个主要子集 {model} _main_ {train} {model} _main_ {test} 它将分别使用模型{model}执行培训或测试。

tensorflow2.9.0版本，WIN64，python3.8，是截至2022年3月版本。官网下载经常失败，下载好了分享给大家。安装方法简单（如指令：pip install +存放此文件路径），安装之后也可采用更新指令此处不赘述。实在不会的也可百度，给一个参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_46305053/article/details/125131258

基于tensorflow1.8实现的线性支撑向量机，测试用例是自带的iris数据集

本文将详细展示一个多类支持向量机分类器训练iris数据集来分类三种花。 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，但是也可以通过一些策略使得其能进行多类分类。主要的两种策略是：一对多（one versus all）方法；一对一（one versus one）方法。 一对一方法是在任意两类样本之间设计创建一个二值分类器，然后得票最多的类别即为该未知样本的预测类别。但是当类别（k类）很多的时候，就必须创建k！/（k-2）！2！个分类器，计算的代价还是相当大的。 另外一种实现多类分类器的方法是一对多，其为每类创建一个分类器。最后的预测类别是具有最大SVM间隔的类别。本文将实现该方法。 我们将加载iris

安装CUDA经常显示丢失的DLL库。在运行tensorflow时，报错can`t load cublasLt64_11.dll。tensorflow10.1系列dll文件cublas64_11.dll、cublas64_100.dll等

A Tensorflow implementation of FPN detection framework.

基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别源码+检测数据集，已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。 数据集： 共约364万张图片，按照99:1划分成训练集和验证集 数据利用中文语料库（新闻 + 文言文），通过字体、大小、灰度、模糊、透视、拉伸等变化随机生成 包含汉字、英文字母、数字和标点共5990个字符 人工智能综合实践课程设计工程项目。 本项目基于文本检测，文本识别算法以及Transformer模型和pyttsx3库实现文本识别到翻译再到输出的任务。 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别，已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。 人工智能综合实践课程设计工程项目。 本项目基于文本检测，文本识别算法以及Transformer模型和pyttsx3库实现文本识别到翻译再到输出的任务。 基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别

张量流 该存储库实现了一个Tensorflow框架，用于执行自然语言处理（NLP）任务。 该存储库包含用于不同编程语言的脚本和库。 用于创建神经网络，执行训练和测试，导出网络模型的Python 。 Java，用于加载预训练的网络模型，执行推理或在生产中提供服务。 Node.js，用于加载预训练的网络模型，执行测试和推理。 为什么选择tensorflow-NLP？ 该框架的目的是允许使用模块化代码轻松地为任何NLP任务设计网络，并始终保持相同的输入/输出结构。 如果您的主要用例是在生产中部署保存的模型，那么这非常有用，即使您想使用其他编程语言访问该模型也是如此。 通过使用同一脚本可以评估当前在不同任务上实施的所有网络这一事实，证明了该框架的有效性。 用法： 有关如何安装，配置和运行所有内容的说明，请参见其特定语言目录的自述文件。 您应该从Python库开始，从头开始训练任何网络。

成功运行CycleGAN TensorFlow代码-附件资源