This book is for people who want to write programs that communicate with each other using an application program interface (API) known as sockets. Some readers may be very familiar with sockets already, as that model has become synonymous with network programming. Others may need an introduction to sockets from the ground up. The goal of this book is to offer guidance on network programming for beginners as well as professionals, for those developing new network-aware applications as well as those maintaining existing code, and for people who simply want to understand how the networking components of their system function.

MVCNN-PyTorch Multi-View CNN built on ResNet/AlexNet to classify 3D objects A PyTorch implementation of MVCNN using ResNet, inspired by the paper by . MVCNN uses multiple 2D images of 3D objects to classify them. You can use the provided dataset or create your own. Also check out my implementation whitch outperforms MVCNN (Under construction). Dependencies torch torchvision numpy tensorflow (for

pix2pix | | 火炬实现，用于学习从输入图像到输出图像的映射，例如： 条件对抗网络的图像到图像翻译，，， CVPR，2017年。 在某些任务上，可以在较小的数据集上相当快地获得不错的结果。 例如，要学习生成立面（如上所示的示例），我们仅对400张图像进行了约2个小时的训练（在单个Pascal Titan X GPU上）。 但是，对于更棘手的问题，重要的是要对更大的数据集进行训练，并且需要花费数小时甚至数天的时间。 注意：请检查我们的pix2pix和CycleGAN的实现。 PyTorch版本正在积极开发中，并且可以产生与该Torch版本相当或更好的结果。 建立 先决条件 L

个人笔记对模型数学上的解读部分很大程度上受到这篇博客的启发与参考 Notation T=S∪QT=S \cup QT=S∪Q,support set and query set, support set SSS in each episode serves as the labeled training set xix_ixi​ and yi∈{C1,…,CN}=CT⊂Cy_i \in \{C_1,…,C_N\}=C_T \subset Cyi​∈{C1​,…,CN​}=CT​⊂C: iii th input data and its label, CCC is the set of all

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神经网络与PyTorch实战 世界上第一本 PyTorch 1 纸质教程书籍 本书讲解神经网络设计与 PyTorch 应用。 全书分为三个部分。 第 1 章和第 2 章：厘清神经网络的概念关联，利用 PyTorch 搭建迷你 AlphaGo，使你初步了解神经网络和 PyTorch。 第 3～9 章：讲解基于 PyTorch 的科学计算和神经网络搭建，涵盖几乎所有 PyTorch 基础知识，涉及所有神经网络的常用结构，并通过 8 个例子使你完全掌握神经网络的原理和应用。 第 10 章和第 11 章：介绍生成对抗网络和增强学习，使你了解更多神经网络的实际用法。 在线阅读： 勘误列表： 本书中介绍的PyTorch的安装方法已过时。PyTorch安装方法（2020年12月更新）： Application of Neural Network and PyTorch The First Hard-co

通过预训练模型进行AttnGAN推理 运行推断 涉及三个步骤。 创建容器（可选地，选择cpu或gpu dockerfile： docker build -t "attngan" -f dockerfile.cpu . 运行容器： docker run -it --name attngan -p 8888:8888 attngan bash 运行jupyter笔记本。 学分 所有代码均已从借用。 此回购协议只是将评估api简化为一个Jupyter笔记本，而不是托管在Azure上。

GraphNeuralNetwork 《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》配套代码 关于勘误 由于作者水平有限，时间仓促，书中难免会有一些错误或不准确的地方，给读者朋友造成了困扰，表示抱歉。 仓库中提供了目前已经发现的一些问题的,在此向指正这些错误的读者朋友表示感谢。 在5.4节图滤波器的介绍中，存在一些描述错误和概念模糊的问题，可能给读者理解造成偏差，勘误中对相关问题进行了更正 环境依赖 python>=3.6 jupyter scipy numpy matplotlib torch>=1.2.0 Getting Start FAQ Cora数据集无法下载 Cora数据集地址是：。 仓库中提供了一份使用到的cora数据，可以分别将它放在 chapter5/cora/raw 或者 chapter7/cora/raw 目录下。 新代码直接使用本地数据.

feistel-network Feistel网络的C++实现