由于python leveldb在windows上使用需要复杂的编译过程,故提供可以直接用的pyd文件leveldb.pyd,可以直接放在site-package目录下然后import leveldb; 如果需要dll文件,也有相应提供leveldb.dll和编译中间文件,可能用到的snappy.lib
2021-08-26 14:30:54 1.39MB leveldb python windows 预编译
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BembaASR模型 该存储库包含用于在“ 重现实验的资源(数据集,代码和脚本)。 实验装置 在该项目中,我们使用版本进行了实验。 我们向读者推荐以获得最新更新。 资源资源 数据集 该项目中使用的数据来自语料库。 根据DeepSpeech输入管道要求,它包含大小不超过10秒的音频文件。 ID 数据集 关联的CSV文件 定义 1个 用于训练 2 用于验证 3 用于测试 语言模型 本实验中使用的5克LM是使用DeepSpeech v0.8.2的默认参数值创建的 声学模型
2021-08-25 23:02:08 1.91MB JupyterNotebook
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2021-08-25 21:12:16 1.95MB 中低频 量化交易 策略研发
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2021-08-25 15:25:12 3KB matlab
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PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- (SE)ResNet/ResNeXT, DPN, EfficientNet, MixNet, MobileNet-V3/V2/V1, MNASNet, Single-Path NAS, FBNet, and more PyTorch 图像模型等 2020 年 6 月 11 日最新消息 一系列变化:DenseNet 模型更新了来自 Torchvision 的内存高效添加(修复了一个错误),添加了模糊池和深干添加 VoVNet V1 和 V2 模型,训练了 39 V2 变体 (ese_vovnet_39b)到 79.3 top-1 激活工厂与新激活一起添加:在模型创建时选择操作,以便更灵活地使用与脚本或跟踪兼容的激活(ONNX 导出) hard_mish(实验性)添加了内存高效的 grad,以及 ME hard_swish 上下文mgr 用于设置可导出/脚本化/no_jit 状态 Norm + Activation 组合层在 DenseNet 和 VoVNet 中添加了初始试用支持,以
2021-08-25 14:06:43 14.15MB 机器学习
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2021-08-25 13:03:03 147KB 行业分类-电子政务-80KA小型