使用CK JSON API统一预测分析 所有CK组件都可以在和！ 该项目由托管。 这是一个存储库，其中包含CK模块和操作，以使用我们的标准CK JSON API统一对不同预测性分析框架（scipy，R，DNN）的访问。 社区使用它来研究工作流程/管道，以实现协作，可重用和可再现的实验。 见我们最近的文章中了解更多详情： ， 。 更多信息： 作者 贡献者 查看贡献者列表 带操作的共享CK模块 建议 实验 实验原始 实验视图 图形 图点 笔记本 数学条件 数学前沿 数学变化 模型 模型图像分类 模型 模型 模型种类 模型 报告 桌子 安装 首先按照此处所述安装CK框架。 然后按如下所示安装此CK存储库： $ ck pull repo:ck-analytics $ ck list ck-analytics:module:* 依存关系 Python： matplot

所有CK组件都可以在和！ 该项目由托管。 这是一个稳定的集体知识存储库，可在志愿者（例如移动设备/ IoT，数据中心和超级计算机）提供的各种基于Linux，Windows，MacOS和Android的平台上进行可自定义的实验众包。 我们有几种公共实验场景，包括通用，可定制，多维，多目标和。 在查看不断汇总的公共结果结果和意外行为！ 另外，请查看我们相关的Android应用程序，让您使用备用的Android手机，桌子和其他设备参与我们的实验众包： 可以在 ，开放研究挑战Wiki和ACM / IEEE会议上由CK驱动的可重现AI / SW / HW合作设计竞赛中获得更多详细信息。 描述 该存储库基于基于CK机器学习的自动调整。 它在许多机器上众包实验（使用通过CK公​​开的优化旋钮，如OpenCL，编译器标志，CUDA等），同时构建了一个现实的，大型的和有代表性的训练集。 这是格

包含Landmarks.zip、FACS_labels.zip、Emotion_labels.zip、CVPR2010_CK.pdf、Consent-for-publication.doc、CK+.txt、datasets。其中datasets中将原始数据库中的人脸表情分类为：anger、contempt、disgust、fear、happy、sadness、surprise七类，不包含原始数据库，太大了，1G多！

这是ATT&CKversion 9.0版本的翻译，由于精力有限，只翻译了每一层及所含技术点，并没有翻译具体的技术点原理及介绍，请酌情下载。如有翻译错误，请提出你的建议，让我们一起完善。

文章：CTF-Reverse | .re文件求flag 链接：https://xrilang.blog.csdn.net/article/details/116937749 若非实践需要，不必下载此附件

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Bai渡Yun链接 内含CK和CK+两个完整数据集，只可用于人脸表情识别的学术研究。The Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+): A complete dataset for action unit and emotion-specified expression

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