Stanley Lippman - Inside the C++ Object Model 英文原版 高清扫描

三维模型分析与处理 Three-Dimensional Model Analysis and Processing 浙江大学& SPringer

自行引导的模型火箭。

氙灯不是通过散热片来控制自身，而是通过来回移动底部的电动机来控制自身！

DaSiamRPN训练好的模型，将此模型放到r './code'路径下。

表情识别模型 https://zhangzhe.blog.csdn.net/article/details/90210720

介绍 目前支持tensorflow在 ResNeSt 2d＆3d RegNet DETR （修改后的分类） GENet （2020 GPU高效网络） 仅限于模型，没有可下载的pertrain模型（这意味着没有足够的空闲时间和资源）。 易于阅读和修改。 欢迎使用它，提出问题，进行测试，也许会发现一些错误。 ResNeSt基于 。 更新 2020-7-30 ：添加并基于。 纸上展示了在GPU环境下获得的良好性能，这与RegNet非常相似。 型号名称GENet_light ， GENet_normal ， GENet_large 。 2020-6-14 ：添加Resnest3D ，这要归功于@vitanuan，型号名称为resnest50_3d ， resnest101_3d ， resnest200_3d ，输入形状为4d，例如input_shape = [50,224,224,3

酒评指标 在这个项目中，我为在线葡萄酒销售商构建了葡萄酒评级预测指标。 该Wine预测变量旨在显示使用wine_dataset良好的预测是可能的。 葡萄酒评级是80到100之间的一个分数，代表了葡萄酒的质量。 使用当前的功能集，随机森林分类器及其调整的参数葡萄酒等级预测器可以预测均方误差为4.9的葡萄酒质量。 该指标表明，针对客户的全自动机器学习解决方案在生产中是可行且有效的。 该预测器运行带有Docker和Luigi任务的机器学习管道。 因此，它可以在装有docker和docker-compose的任何机器上运行。 机器学习管道包括以下步骤： 下载资料 制作数据集 清理数据 提取功能

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c#通过model生成/读取xml文件，将数据保存到本地的一种手段。