吴恩达机器学习 Neural Networks for Binary Classification Jupyter note版本编程作业 机器学习与数据挖掘

Neural Networks for Handwritten Digit Recogn 吴恩达机器学习 jupyter note 版本编程作业 机器学习与数据挖掘 用神经网络识别手写数字0-9

machine leaning 谷歌课程

Michael Nielsen的Neural Networks and Deep Learning，由Xiaohu Zhu，Freeman Zhang等人提供中文翻译的开源版本，这个是最新的v0.5中文版。

基于matlab的抠图代码基于学习的抠图 Zheng、Yuanjie 和 Chandra Kambhamettu 的 Python 实现。 “基于学习的数字抠图。” 计算机视觉，2009 IEEE 第 12 届国际会议。 IEEE，2009 年。 要求 python 3.5+（虽然它应该在 2.7 上运行） scipy 麻木 matplotlib 运行演示 'python learning_based_matting.py' 结果 更多信息 有关更多信息，请参阅原始论文原始matlab代码在这里 免责声明 该代码可免费用于学术/研究目的。 使用风险自负，我们不对由此代码造成的任何损失负责。 随意提交请求请求以修复错误。 接触 () 原作者：

GROBID GROBID文档 请访问以获取更多详细信息。 概要 GROBID（或Grobid，但不是GroBid或GroBiD）表示书目数据的生成。 GROBID是一个机器学习库，用于将原始文档（例如PDF）提取，解析和重组为结构化XML / TEI编码的文档，尤其侧重于技术和科学出版物。 最早的发展始于2008年，是一种业余爱好。 在2011年，该工具已以开源形式提供。 自开始以来，作为副项目的GROBID工作就一直稳定，并有望继续进行。 可以使用以下功能： 从PDF格式的文章中提取标题并进行解析。 这里的摘录涵盖了通常的书目信息（例如标题，摘要，作者，隶属关系，关键字等）。 从.

[论文阅读笔记]（CVPR 2022）Contrastive Boundary Learning for Point Cloud Segmentation

用于构建高质量数据集和计算机视觉模型的开源工具。 •• •••• 是由创建的开源ML工具，可帮助您构建高质量的数据集和计算机视觉模型。 使用FiftyOne，您可以搜索，排序，过滤，可视化，分析和改善数据集，而无需进行过多的整理或编写自定义脚本。它还提供了用于分析模型的强大功能，使您能够了解模型的优缺点，可视化，诊断和纠正其故障模式，等等。 FiftyOne的设计轻巧，可轻松集成到您现有的CV / ML工作流程中。 您可以加入我们的Slack社区，阅读我们在Medium上的博客，并在社交媒体上关注我们，从而参与其中： 安装 您可以通过pip安装FiftyOne的最新稳定版本： pip install fiftyone 请查阅以获取故障排除以及有关使用FiftyOne进行启动和运行的其他信息。 快速开始 通过启动快速入门，直接进入FiftyOne： fiftyone quicksta

CV-learning

U-GAT-IT的官方PyTorch实施：带有自适应层实例规范化的无监督生成注意网络，用于图像到图像的转换U-GAT-IT —官方PyTorch实施：具有自适应的层实例化规范化的无监督生成注意网络，用于图像图像翻译论文| 正式的Tensorflow代码本文的结果来自Tensorflow代码U-GAT-IT：具有自适应层实例规范化的无监督生成注意网络，用于图像到图像的翻译摘要：我们提出了一种新的方法，用于无监督的图像到图像的翻译，其中包含一个新的atte