【异常检测入门】使用CNN实现恶意域名检测（TensorFlow）【代码】

TFCudnnLSTM TensorFlow的高效CudnnLSTM模块的简单模板 依存关系 TensorFlow v1.8 + CUDA v9.0 + cuDNN v7.0 + scikit学习 tqdm 计算性能 TensorFlow的性能指南包括 ，其中指出： 在NVIDIA GPU上，始终应首选使用tf.contrib.cudnn_rnn除非您需要不支持的图层归一化。 根据，与TensorFlow的其他LSTM实现相比， CudnnLSTM实现了显着的加速（比LSTMBlockFused快约2倍，比BasicLSTM快约5倍）。 语言建模实验 我们还采用并尝试运行在那里实现的三个LSTM版本： BasicLSTMCell ， LSTMBlockCell和CudnnLSTM 。 我们发现由于API的更改， CudnnLSTM示例无法在TF v1.8中运行，但是在解决了一些

斯普利特 开发环境 支持的操作系统： 的Ubuntu的20.04 macOS Big Sur v11 要设置开发人员环境，该项目需要以下软件包。 apt-get update && apt-get upgrade -y && apt-get autoremove -y # Installation of general dependencies apt-get install -y build-essential clang-format clang-tidy clangd git git-lfs wget curl gnupg openjdk-11-jdk openjdk-11-jre lcov # Installation of FFMPEG apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libavfilter-dev li

对抗生成网络学习（九）——CartoonGAN+爬虫生成《言叶之庭》风格的影像(tensorflow实现)-附件资源

TensorFlow_ Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems.pdf )

由于程序较大，无法一次上传，该附件为 TensorFlow 1.13版本的二部分，请下载第一部分后，一起解压使用 第一部分地址：https://download.csdn.net/download/u010342266/11019718

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SleepEEGNet：具有序列到序列深度学习方法的自动睡眠阶段评分 在这项研究中，我们介绍了一种新颖的深度学习方法，称为SleepEEGNet，用于使用单通道EEG进行自动睡眠阶段评分。 纸 我们的论文可以从下载。 模型架构 CNN架构 人才招聘 Python 2.7 张量流/张量流-gpu 麻木 科学的 matplotlib scikit学习 matplotlib 学习失衡（0.4.3） 大熊猫 ne 数据集和数据准备 我们使用2013年和2018年发布评估了我们的模型。 我们使用了提供的源代码来准备数据集。 要从Sleep_EDF（2013）数据集下载SC主题，请使用以下脚本： cd data_2013 chmod +x download_physionet.sh ./download_physionet.sh 要从Sleep_EDF（2018）数据集下载SC主题，

bazel-0.19.2，可从官方网址下载：https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/tag/0.19.2 网速不佳时可能下载不下来，分享资源为了方便有需要的小伙伴们。

PlaneNet：从单个RGB图像进行分段平面重建 陈柳，杨集美，Duygu Ceylan，Ersin Yumer和古川靖 介绍 本文提出了用于从单个RGB图像进行分段平面重建的第一个端到端神经体系结构。 拟议的网络PlaneNet可学习直接推断一组平面参数和相应的平面分割蒙版。 有关更多详细信息，请参阅我们的CVPR 2018或访问我们的。 更新 如我们最近的arXiv所述，我们开发了一种更好的技术PlaneRCNN用于分段平面检测。 不幸的是，我们还不能发布代码和数据。 我们添加了脚本，用于从原始ScanNet数据集中提取平面信息并将3D平面分割结果呈现为2D视图。 有关详细信息，请参阅