sktime-dl：基于TensorFlow的用于深度学习的sktime配套软件包

垃圾分类 数据集及代码下载链接： : 基于TensorFlow和Keras的智能垃圾分类系统，用于参加中国软件杯双创大赛。 一，安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | 喀拉拉邦| cv2 二，train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过多庞大，因此不一并上传 三，predict.py作为预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。 四，双创大赛.zip中和外部文件的区别就是多了些比赛文档，里面有个人信息不能外传，希望不要再问我要密码了。 测试结果示例：

露娜 受启发，Luna是Tensorflow的功能可视化包。 虽然Lucid不支持Tensorflow 2，因此错过了许多现代功能和使用现代模型的能力，但Luna是以Tensorflow 2为核心构建的。 Luna正在积极开发中。 它不是可用于生产的研究代码，并且缺少Lucid的许多功能。 用法 您可以直接在代码中使用此包。 如果将此软件包放在python文件旁边，则可以在文件中使用以下软件包： from luna.pretrained_models import models from luna.featurevis import featurevis, images, image_reader model = models.get_model("inceptionV3") # model.summary() image = images.initialize_image(224,

高效且可扩展的物理信息深度学习 搭配为主PINN求解器和PDE发现方法之上分布式计算多工人。 如果需要，请使用TensorDiffEq： 一个无网格的PINN求解器，可以分布在多个工作程序（GPU）上以解决正向问题（推理）和逆向问题（发现） 可扩展域-迭代求解器构造允许ND时空支持包括对不带时间元素的ND空间域的支持 正向和反向PINN的自适应配置方法 直观的用户界面，可对变量域，边界条件，初始条件和强格式PDE进行明确定义 是什么让TensorDiffEq与众不同？ 完全开源 求解可解决正向和反向问题，从而提高了解决方案的准确性和培训的稳定性，从而减少了总体培训时间 适用于大型或细粒度时空域的多GPU分布式训练 建立在Tensorflow 2.0之上，以增加对最新TF版本独有的新功能的支持，例如，有效图形构建的以及图形优化的*-源代码不可能再被淘汰Tensorflow版本发行 直

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在这些教程中，我们将学习构建近年来发展起来的几种卷积神经网络（CNN）

基于Python，使用TensorFlow实现的Sequence to Sequence的聊天机器人模型

深度ANPR 使用神经网络构建自动车牌识别系统。 请参阅以获取解释。 注意：这是一个实验性项目，在许多方面都不完整，如果您正在寻找实用的车牌识别系统，那么该项目不适合您。 但是，如果您已阅读以上博客文章并希望修改代码，请继续阅读。 如果您真的很热衷，可以解决“问题”页面上的一些增强功能，以帮助使该项目更加实用。 如果您打算进行增强，请对相关问题发表评论，我们可以与您讨论可能的解决方案。 用法如下： ./extractbgs.py SUN397.tar.gz ：将约3GB的背景图像提取到bgs/ 。 （ bgs/必须不存在。）tar文件（36GB）可以在。 此步骤可能需要一段时间，因为它将提取108,634张图像。 ./gen.py 1000 ：在test/生成1000个测试集图像。 （ test/必须不存在。）此步骤要求UKNumberPlate.ttf位于fonts/目录中，可

基于深度学习的行人自动检测与监控系统 监视在安全性和检查中起着重要作用，但这也是非常繁琐的任务。 深度学习的出现使人类从某种程度上解放了这项任务。 该项目基于深度学习的目标检测构建了一个简单有效的监控系统，该系统可以自动进行流量统计和行人检测。 本系统基于Apache2.0协议开源，请严格遵守开源协议。 0x00简介 该系统由以下三个子项目组成： 1.基于TensorFlow平台的行人检测系统 2.基于Android平台的推流系统 3.基于JavaWeb的显示系统 总体框架如下所示： 0x01服务器部署 1.服务器配置要求 配置 基本要求 作业系统 Ubuntu 16.04 x64 中央处理器 主频2.0GHz以上 内存 8G以上 显卡 NVIDIA GTX1080或更高 网络 服务器IP地址必须是公共IP地址。 2.基于TensorFlow平台的行人检测系统 系统依赖于以下内容：

欢迎来到EEG深度学习图书馆 EEG-DL是为EEG任务（信号）分类编写的深度学习（DL）库。 它提供了最新的DL算法并不断更新。 目录 贡献 组织机构 文献资料 支持的型号包括 不。 模型 代号 1个 深度神经网络 DNN 2个 卷积神经网络[论文] [教程] 有线电视新闻网 3 深度残差卷积神经网络[论文] ResNet 4 薄残差卷积神经网络[论文] 稀薄的ResNet 5 密集连接的卷积神经网络[论文] 密集网 6 全卷积神经网络[论文] FCN 7 暹罗网络（CNN骨干网）的一键式学习[论文] [教程] 连体网络 8 图卷积神经网络[论文] [演示文稿] [教程] [针对中国读者的GCN / GNN摘要] [针对中国读者的GNN相关算法综述] [图的深度学习文学] GCN /图表CNN 9 图卷积神经网络（来自Reza Amini的纯Py