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TelegramScraper v1.4 使用此工具，您可以轻松地将任何组中的这么多成员添加到您的组中。 不到2分钟。 超级容易。 省时间。 但是此工具仅用于教育目的。 您可能会被电报禁止。 所以要小心建议仅在Termux上使用此工具。 电报组： 加入电报群获取帮助，反馈，详细信息和聊天。 如何设置API： 转到并登录。 单击API开发工具，然后填写必填字段。 输入您想要的应用名称，然后在平台中选择其他。 单击“创建应用程序”后，从此处复制“ api_id”和“ api_hash”。 （这将在setup.py ） 如何安装？ （仅适用于Termux！）： $ pkg install git python -y $ git clone https://github.com/AbirHasan2005/TelegramScraper $ cd TelegramScraper

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内容 历史 这项工作的第一个版本被 CVPR 2016 接受。 在 arxiv 上上传了扩展工作。 。 此版本建立在先前版本的基础上，包括以下内容： 我们收集了比 CVPR 提交大 3 倍的扩展排球数据集。 我们对实验结果进行了进一步分析，并包括与一组额外的基线方法的比较。 我们实施了我们方法的一种变体，以对人员执行空间池化策略。 提供的数据集是扩展版本。 请使用并与此版本进行比较。 抽象的 在群体活动识别中，可以根据代表活动的个体的动态来推断整个活动的时间动态。 我们基于 LSTM 模型构建了一个深度模型来捕捉这些动态。 为了利用这些观察结果，我们为群体活动识别问题提出了一个两阶段的深度时间模型。 在我们的模型中，LSTM 模型旨在表示序列中个人的动作动态，而另一个 LSTM 模型旨在聚合人级信息以了解整个活动。 我们在两个数据集上评估我们的模型：集体活动数据集和一个新的排球

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ICPR2020论文《Filter Pruning using Hierarchical Group Sparse Regularization for Deep Convolutional Neural Networks》开源代码，可对模型进行分层分组稀疏正则化，可以根据这个做剪枝，效果接近SOTA，可以对vgg11、vgg13、vgg16、vgg19及其bn、resnet18、resnet34、resnet50等在cifar10/100/tinyImagenet上分别实现