1.1 模型介绍
1.2模型结构
1.3 模型特性
2.1 模型介绍
2.2 模型结构
2.3 模型特性
3.1 模型介绍
3.2 模型结构
3.3 模型特性
2023-04-03 13:38:34
13.06MB
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这是介绍径向基神经网络的视频，非常简单适用，适合从来不知道神经网络为何物的菜鸟。由于本人权限问题，只能分成5部分上传。为了方便大家下载，只有第一部分收资源分。这是第一部分。
2023-04-01 17:08:13
9.54MB
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一本非常详细又实用的caffe官方教程，特别适合刚刚入门的初学者，详细介绍了caffe各个层，还有如何进行训练和推理，是大家学习人工智能特别是caffe的必备教程。
2023-03-29 21:04:59
2.18MB
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复杂网络中常用的ER网络、BA网络、WS网络等常用网络的，Matlab代码 复杂网络中常用的ER网络、BA网络、WS网络等常用网络的，Matlab代码
2023-03-27 15:48:08
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简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。
前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。
后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。
框架语言： keras+python。
PC端：
Keras: 2.2.0
Opencv: 3.4
Python: 3.6
Numpy:1.16
2023-03-26 19:11:03
4.17MB
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pytorch图注意网络
这是Veličković等人提出的图注意力网络（GAT）模型的火炬实施。 （2017， ）。
回购协议最初是从分叉的。 有关GAT（Tensorflow）的官方存储库，请访问 。 因此，如果您在研究中利用pyGAT模型，请引用以下内容：
@article{
velickovic2018graph,
title="{Graph Attention Networks}",
author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Casanova, Arantxa and Romero, Adriana and Li{\`{o}}, Pietro and Bengio, Yoshua},
journal={International Conference on Learning
2023-03-20 09:31:45
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训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。
2023-02-10 11:14:52
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网络基础OSI网络模型教程OSI七层参考模型高级网络技术-OSI_Model资料（9个）：
OSI_model.doc
OSI七层参考模型内部教材V2[1].2(华三通信).ppt
OSI七层模型基础知识及各层常见应用.doc
OSI参考模型.ppt
不再困惑_互联网OSI七层模型全解析.pdf
互联网OSI七层模型全解析.doc
网络基础与OSI参考模型培训(华为).ppt
高级网络技术-OSI_Model(思科教材).ppt
2023-01-03 13:18:45
24.03MB
基于串联排队网络理论,将同时承载M2M（Machine to machine）业务和H2H（Hu-man to human）业务的通信网络建模为离散时间会话级串联排队网络,研究了海量M2M小数据业务对H2H业务的影响。在生成函数域提出了服务等效方法,把网络对M2M业务的服务映射到网络对H2H业务的服务时间分布中,得到了实际服务过程的等效表达式,解决了混合业务到达、异构服务给串联排队网络的离去过程分析带来的求解困难的问题。求解了串联排队系统,得到了M2M业务到达率、服务速率与H2H业务端到端性能指标的关系,讨论了M2M业务准入控制方法。
2023-01-02 03:09:19
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