machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学) machine learning课件(国外大学)
2022-05-28 10:05:04 305.97MB 机器学习 人工智能
YOLObile 这是的实现使用。多亏了原作者。 arXiv: ://arxiv.org/abs/2009.05697在AAAI 2021中进行 对于那些可能对编译器代码(如何将其部署到Android上)感兴趣的人:编译器源代码与我们在William&Mary的合作者相关联,并且具有与IP相关的联合知识。我们现在没有计划将此部分开源。带来不便敬请谅解。 对于IOS开发人员:由于高度开源的优势,我们仅使用Android平台来构建和测试编译器。我们还相信可以在Apple IOS平台上应用相同的技术,但我们尚未对其进行测试。 介绍 物体检测技术的Swift发展和广泛应用引起了对物体检测器的准确性和速度的关注。但是,当前的最新对象检测工作要么使用大型模型以准确性为导向,但会导致高延迟,或者使用轻量级模型以速度为导向,但会牺牲准确性。在这项工作中,我们提出了YOLObile框架,该框架是通过压缩
2022-05-28 00:35:44 1.27MB deep-learning object-detection yolov4 Python
1
用MATLAB语言实现Q-learning算法应用于迷宫最短路径问题
2022-05-26 16:35:02 3KB Q-learning 强化学习实例
1
一。安装three.js 1.npm `npm install three@0.106.2` vscode 2.下载three.js文件拖入项目 3.在需要定义three对象的js文件头写入import * as THREE from '../js/three.module.js';路径为自己的three.module.js文件的路径,这样就可以自动提示three.js中的函数和方法 二。基本组件 1.场景var scene = new THREE.Scene() 2.相机 (1)正交相机和透视相机(近大远小) (2)相机的属性 <1>fov(field of view),可视角 <2>近切面,远切面,相机视锥体的远近限制范围 <3>aspect,宽高比,相机切面的宽高比例 w/h 示例: //定义一个相机 var scene = new THREE . Scene ( ) ; //场景 var camera = new THREE . PerspectiveCamera ( 75 , window . innerWidth / window . i
2022-05-26 15:51:13 41.54MB javascript css learning threejs
1
pytorch-a2c-ppo-acktr请使用本自述文件中的超级参数。 使用其他超级参数,可能无法正常工作(毕竟是RL)! 这是Advantage Actor Critic(A2C)的PyTorch实现,同步pytorch-a2c-ppo-acktr请使用本自述文件中的超级参数。 使用其他超级参数,可能无法正常工作(毕竟是RL)! 这是Advantage Actor Critic(A2C)的PyTorch实现,这是A3C近端策略优化PPO的同步确定性版本,用于使用Kronecker因子近似ACKTR生成的对抗模仿学习GAIL进行深度强化学习的可扩展信任区域方法另请参阅OpenAI帖子:A2C / ACKTR和PPO获得更多信息
2022-05-26 11:38:01 8.53MB Python Deep Learning
1
Learning TypeScript中文版首先介绍了TypeScript 的基本语法和基本的自动化工作流配置方法,然后从面向对象入手,着重介绍了面向对象的概念和它的一些最佳实践,并结合例子讲解了如何基于TypeScript 的类型系统应用这些最佳实践。随后剖析了TypeScript 在编译后的运行时行为,并从性能与测试的角度讲解了如何编写健壮的TypeScript 代码,所以书中还包括了性能分析与测试相关的内容。最后介绍了如何使用TypeScript 结合面向对象、MVC 等概念,并配合本书前面提到的自动化的工作流、面向对象最佳实践、性能优化和测试等内容实现一个单页应用(SPA)框架,并用这个框架构建了一个单页应用。 《Learning TypeScript中文版》适合使用TypeScript 来构建大型Web 应用的开发人员
2022-05-26 11:27:01 78.5MB Learning TypeScr
1
对称梯度域机器学习(sGDML) 有关更多详细信息,请访问: : 可以在这里找到文档: : 要求: Python 3.7以上 NumPy(> = 1.19) 科学(> = 1.1) 可选的: PyTorch(用于GPU加速) ASE(> = 3.16.2)(运行原子模拟) 入门 稳定释放 大多数系统pip预先安装了针对Python pip的默认软件包管理器。 只需调用以下sgdml即可安装sgdml : $ pip install sgdml sgdml命令行界面和相应的Python API现在可以在系统上的任何位置使用。 开发版 (1)克隆存储库 $ git clone https://github.com/stefanch/sGDML.git $ cd sGDML ...或更新您现有的本地副本 $ git pull origin master (2)安装 $ pi
1
Q-learning用在分配功率,无线通信方面,对于想要用Q-learning解决通信问题的人有很好的帮助
2022-05-25 09:24:31 1.23MB Q-learning
1
深度学习音频超分辨率 这是我的数据科学硕士学位论文项目。 抽象的 音频超分辨率是从低频预测给定信号缺少的高频成分的问题。 最近的一些研究表明,通过将音频超分辨率建模为回归任务,深度学习算法能够取得显着效果。 文献中已经提出了各种各样的方法,包括卷积和递归体系结构以捕获音频帧之间的局部和长期依赖性。 此外,一些研究表明,通过利用傅立叶变换操作作为神经网络配置的组成部分,不仅可以在时间上,而且可以在频域上处理输入信号,可以实现显着的改进。 本项目的目的不仅是要研究这些方法,而且要以有原则的方式将它们结合起来,以探索一种新颖的模型架构。 介绍 本文的重点是在受到一些最新技术启发的情况下,实现一种新颖的模型体系结构。 这项工作中大多数提议的方法都源于以下两项研究: 索耶·比恩鲍姆(Sawyer Birnbaum)等。 “临时电影:用特征明智的调制捕获远程序列依赖性”。 于:神经信息处理系统的进展
2022-05-24 13:33:29 137.31MB JupyterNotebook
1
用于分布和不确定性估计的混合密度网络:使用Keras(TensorFlow)进行分布和不确定性估计的通用混合密度网络(MDN)实现
1