VAE模型以及利用MINIST训练生成数字（效果较好）

yolov3-tiny训练模型，用pytorch框架搭建，让高配置的电脑，笔记本也能训练v3tiny模型，并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测，优点在于检测速度快，模型体积小，方便部署和搭建，对于很多新手小白来说十分友好，该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目，YOLOv3是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。而YOLOv3-tiny是YOLOv3的简化版。YOLOv3-tiny是YOLO系列中的一个目标检测模型。它是基于深度学习算法的目标检测模型，具有较快的检测速度和较低的计算资源要求。YOLOv3-tiny相对于YOLOv4-tiny在性能上有所下降，但仍然可以实现一定的目标检测准确率。yolov3-tiny 相对于其他版本的 yolo 网络有以下优势yolov3-tiny 具有更快的推理速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 yolov3-tiny 在保持较高检测精度的同时，具有更小的模型体积，占用更少的存储空间。 yolov3-tiny 适合于在计算资源有限的设备上进行目标检测任务。

该存储库包含大规模预训练对话响应生成模型的源代码和训练模型。 人工评估结果表明，在单圈对话图灵测试下，DialoGPT产生的响应与人工响应质量相当。 最先进的大规模预训练响应生成模型（DialoGPT）此存储库包含大规模预训练对话响应生成模型的源代码和训练模型。 人工评估结果表明，在单圈对话图灵测试下，DialoGPT产生的响应与人工响应质量相当。 该存储库基于拥抱面pytorch-transformer和OpenAI GPT-2，包含数据提取脚本，模型训练代码

本教程来自网友总结整理，这个习题包含了大部分Python入门级别的习题，还有习题答案。希望通过这100道例题，能对python3的基础代码能力有一定的掌握。需要的朋友可下载试试！ 目录 实例001：数字组合 实例002：“个税计算” 实例003：完全平方数 实例004：这天第几天 实例005：三数排序 实例006：斐波那契数列 实例007：copy 实例008：九九乘法表 实例009：暂停一秒输出 实例010：给人看的时间 实例011：养兔子 实例012：100到200的素数 实例013：所有水仙花数 实例014：分解质因数 实例015：分数归档 实例016：输出日期 实例017：字符串构成 实例018：复读机相加 实例019：完数 实例020：高空抛物 实例021：猴子偷桃 实例022：比赛对手 实例023：画菱形 实例024：斐波那契数列II 实例025： 阶乘求和

Java研究生训练营项目 Java研究生训练营项目通常旨在为计算机科学与技术、软件工程等相关专业的研究生提供系统、深入的Java编程技能培训。以下是一个可能的Java研究生训练营项目的概述： 1. 培训内容设计：包括Java编程语言基础、面向对象编程、集合框架、多线程编程、IO与NIO、网络编程、数据库编程、Spring框架、设计模式等诸多模块，需要根据学员的学科背景和研究方向进行合理的内容设计。 2. 培训形式：可以采用课堂授课、实践训练、小组项目、实际案例分析等多种形式，以促进学员对Java编程技能的全面掌握和应用。 3. 实践项目：设计综合性Java实践项目，要求学员在培训期间完成并呈现。这有助于学员将所学知识实际应用，并锻炼解决问题的能力。 4. 导师指导：提供专业的导师团队，负责学员的学习指导和项目指导，帮助学员理解和掌握Java编程技能。 5. 考核评价：通过期末考试、实践项目评审等方式对学员进行综合评价，确保学员在培训期间所掌握的技能和知识的质量。 6. 衍生活动：组织丰富的衍生活动，比如技术沙龙、个人作品展示、讲座等，为学员提供更多交流和学习机会。 ...

Bdd100k数据集，涵盖了不同车型在不同天气条件下以及在白天和夜晚的图片.数据集预处理进行了增强处理,其中包括:亮度调整、图像模糊、图像加噪、翻转旋转变换等,数据集包含9000余张图片.训练集、验证集、测试集比例约为8:1:1.

1.自己复现的一个 Restormer 训练测试方法。 2.Restormer 对于显卡的要求很高，而且训练时间非常久，自己跑需要自行改变一些参数。 3.只需要将图片放入对应路径下就可以直接运行。 4.敲代码不易，希望能不吝支持，有问题欢迎交流。

数据集、模型及配置文件

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