deep_sort_pytorch-master-yolov3配置好的代码，使用darknet版YOLOv3.weights权重

pytorch 搭建AlexNet 对花进行分类

与 （CVPRW'19）高效骨干网 这个软件库包含 （ICCV'19）与 （CVPRW'19）高效的骨干网络。 该代码基于FCOS的 强调 高效记忆 更好的性能，特别是对于小物体 速度更快 与ResNet主干网比较 相同的超参数 相同的训练方案（最大纪元，学习率时间表等） 8个TITAN Xp GPU pytorch1.1 CUDA v9 cuDNN v7.2 骨干 多尺度培训 推断时间（毫秒） 箱式AP（AP / AP / APm / APl） 下载 R-50-FPN-1x 不 84 37.5 / 21.3 / 40.3 / 49.5 -- V-39 -FPN-1x 不 82 37.7 / 22.4 /41.8/48.4 R-101-FPN-2x 是的 104 41.3 / 25.0 / 45.5 / 53.0 -- V-57 -FPN-2x 是的

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PyTorch中的RAHGCN 1.概述 该存储库是PyTorch中通过强化学习（RAHGCN）实现的自适应双曲图卷积神经网络。 下游任务包括： 链接预测（ lp ） 节点分类（ nc ） 2.设定 2.1下载代码 首先从Github下载源代码。 git clone git@github.com:fuxingcheng/RHGNN.git" cd rahgcn 2.2启动虚拟环境 我们建议在虚拟环境中设置我们的项目。 您可以选择conda或virtualenv来创建和管理虚拟环境。 如果您尚未安装conda，请按照的说明进行安装。 如果尚未安装virtualenv，则只需运行pip3 install virtualenv 。 对于conda ： conda env create -f environment.yml python=3.6 source activate ra

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基于pytorch进行神经网络搭建，前馈神经网络拟合函数y=sinx+exp(-x)

课程介绍 本课程面向希望更多的通过代码实践去学习深度学习原理的同学和在职人士。 《动手学深度学习》是2019年国内最受欢迎的人工智能学习教材之一，伯禹教育携手上海交通大学团队，以此书的知识架构为基础，沿用了其中的原理讲解文档，并将代码框架由MXNET迁移至PyTorch，还对这些优质的实践代码制作了讲解视频。其中部分PyTorch代码来自GitHub开源仓库：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch。 通过这门课程的学习，你将可以对深度学习中常见的方法以及相关的应用有一个从原理到实践的全面了解。 本课程主要针对代码进行讲解，理论基础较