Algorithm-Deep-reinforcement-learning-with-pytorch.zip,Pythorch实现DQN、AC、Acer、A2C、A3C、PG、DDPG、TRPO、PPO、SAC、TD3和….,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。

caltech_101_transfer_learning 在Caltech 101对象数据集上使用ResNet50模型进行转移学习以进行图像分类 在职的 从此位置下载数据集 ，然后更改数据路径。

3.8 掉电检测 LPC111x/LPC11Cxx 有四个电平用于监视 VDD(3V3) 引脚电压。如果电压下降到选定的电平 ( 这四个电平之一），那么 BOD 会产生一个中断信号到 NVIC。若该信号被 NVIC 的中断允许寄 存器允许，则会引发一个 CPU 中断；若未被允许，则软件可以通过读 NVIC 状态寄存器 ( 见 Table 53) 来监视这个信号。此外还可在四个阀值电平之中选择一个，当电压下降到该 电平时处理器将被强制复位 ( 见 Table 33)。 Fig 4. Start-up timing valid threshold = 1.8V processor status VDD IRC status RESET GND 80 μs 101 μs boot time user code boot code execution finishes; user code starts IRC starts supply ramp-up time 55 μsUM10398 All information provided in this document is subject to legal disclaimers. © NXP B.V. 2012. All rights reserved. User manual Rev. 5 — 2 April 2012 34 of 427

DnCNN，FFDNet，SRMD，DPSR，MSRResNet，ESRGAN，IMDN的培训和测试代码瑞士苏黎世联邦理工学院张Kai计算机视觉实验室新闻：将添加USRNet（CVPR 2020）。 培训方法来源DnCNN，FFDNet，SRMD，DPSR，MSRResNet，ESRGAN，IMDN的培训和测试代码瑞士苏黎世联邦理工学院张章计算机视觉实验室新闻：将添加USRNet（CVPR 2020）。 训练方法原始链接main_train_dncnn.py https://github.com/cszn/DnCNN main_train_fdncnn.py https://github.com/cszn/DnCNN main_train_ffdnet.py https://github.com/cszn/FFDNet main_train_srmd.py https ：//github.com/cszn/SRMD main_train_dpsr.py https://github.com/cszn/DPSR main_train_msrresnet_ps

通过生成多列卷积神经网络进行图像修复 ，，，，。 带有矩形遮罩的Places2，CelebA-HQ和Paris街景的结果。 在Places2和CelebA-HQ上随机抽奖的结果。 介绍 该存储库适用于NeurIPS 2018论文`` ''。 如果我们的方法对您的研究有用，请考虑引用： @inproceedings{wang2018image, title={Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks}, author={Wang, Yi and Tao, Xin and Qi,

这是个深度学习四大名著之一的《Python Machine Learning》第二版压缩包，，里面包含高清英文版PDF（包含书签，源码可复制），，和本书配套的源码及源码在github上的链接，，愿与诸君共勉，，加油加油！！！

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夏普学习 SharpLearning是C＃.Net的开源机器学习库。 SharpLearning的目标是使.Net开发人员可以轻松访问机器学习算法和模型。 当前，主要关注点是用于分类和回归的监督学习，同时还提供用于优化和验证训练模型的必要工具。 SharpLearning为机器学习算法提供了一个简单的高级界面。 在SharpLearning中，机器学习算法称为“学习者” ，而机器学习模型则称为PredictorModel 。 用法示例如下： // Create a random forest learner for classification with 100 trees var le

StellarGraph机器学习库 StellarGraph是一个Python库，用于在上进行机器学习。 目录 介绍 StellarGraph库提供了用于的最新算法，可轻松发现模式并回答有关图结构数据的问题。 它可以解决许多机器学习任务： 节点和边缘的表示学习，用于可视化和各种下游机器学习任务； 或边的； 整个图的分类； 链接预测； [8]。 图结构化数据将实体表示为节点（或顶点），并将它们之间的关系表示为边（或链接），并且可以将与其中任一实体关联的数据表示为属性。 例如，一个图可以包含人作为节点，而人与人之间的友谊则作为链接，以及诸如人的年龄和建立友谊的日期之类的数据。 StellarGraph支持多种图形的分析： 同构的（具有一种类型的节点和链接）， 异构的（具有不止一种类型的节点和/或链接） 知识图（具有数千种边类型的极端异构图） 有或没有与节点关联的数据的图 边缘权重的图形 StellarGraph建立在及其Keras以及和。 因此，它是用户友好的，模块化的和可扩展的。 它可以与构建在这些基础之上的代码（例如标准Keras层和流畅地互操作，因此可以轻松扩展S

人类通过肢体语言，语音，面部表情等各种方式表达情绪。我们已经使用面部表情来检测非常重要的情绪，并且在机器学习中有着广泛的应用，尤其是在医学，通讯，教育和娱乐领域。 老年健康监测，安全系统，心理学和计算机视觉，驾驶员疲劳监测是情感检测在现实世界中的少数应用。 该系统旨在识别七种情绪，即愤怒，悲伤，幸福，惊奇，中立，惊奇和厌恶。 我们的系统提出通过卷积神经网络（CNN）使用面部表情对人类进行情感检测。 进行了文献综述以选择最佳的深度学习模型。 应用的主要算法是CNN。 使用的数据集是Fer2013和JAFFE。