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引言 对联作为中国传统文化的瑰宝,一直以其对仗工整、意境深远而备受推崇。随着人工智能技术的发展,利用深度学习来生成对联成为了一个引人注目的研究方向。本文将深入探讨seq2seq-couplet项目,这是一个利用序列到序列(seq2seq)模型来实现智能对联生成的开源项目。 seq2seq-coupl 阅读全文
posted @ 2024-10-09 17:35
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NanoDet-Plus:超快速轻量级无锚点目标检测模型 NanoDet-Plus是一个超快速、高精度的轻量级无锚点目标检测模型,由RangiLyu开发并开源。它在保持高检测精度的同时,具有极小的模型体积和极快的推理速度,可以在移动设备上实现实时目标检测。 主要特点 NanoDet-Plus具有以下 阅读全文
posted @ 2024-10-09 17:33
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Coursera：开启全球学习新纪元 在这个数字化时代，教育的形式正在发生翻天覆地的变化。Coursera作为在线教育领域的佼佼者，为全球学习者打开了一扇通往知识的大门。本文将全面介绍Coursera平台，探讨其如何revolutionize了传统教育模式，以及它为学习者带来的无限可能。 Cours 阅读全文
posted @ 2024-10-09 17:30
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DeepLearning.ai-Summary DeepLearning.ai专项课程:深度学习的最佳入门之选 DeepLearning.ai是由斯坦福大学教授Andrew Ng在Coursera平台上推出的一个深度学习专项课程。作为人工智能和机器学习领域的顶级专家,Andrew Ng精心设计了这一 阅读全文
posted @ 2024-10-09 17:29
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SSD: PyTorch中的单发多框目标检测器实现 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 是一种高效的单阶段目标检测算法,由Wei Liu等人在2016年提出。本文将详细介绍SSD算法的PyTorch实现,包括其原理、网络结构、训练过程以及性能表现。 SSD算法简介 阅读全文
posted @ 2024-10-09 17:26
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HyperLPR简介 HyperLPR是一个开源的高性能中文车牌识别框架,由Jack Yu等人开发。它基于深度学习技术,能够快速准确地识别各种类型的中国车牌。HyperLPR具有以下主要特点: 识别速度快:在720p分辨率下,单核Intel 2.2GHz CPU平均识别时间不到100ms。 准确率高 阅读全文
posted @ 2024-10-09 17:25
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eat_pytorch_in_20_days《20天吃掉那只PyTorch》是一本面向PyTorch初学者的开源教程,旨在帮助读者在20天内快速掌握PyTorch的核心概念和使用方法。 本教程的主要特点包括: 面向有一定机器学习和深度学习基础的读者,假定读者使用过Keras、TensorFlow或P 阅读全文
posted @ 2024-10-09 17:23
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Keras-GAN:使用Keras实现各种生成对抗网络 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是近年来深度学习领域最热门的研究方向之一。自2014年Ian Goodfellow等人提出GAN以来,各种GAN变体层出不穷,在图像生成、风格迁移、超分辨率 阅读全文
posted @ 2024-10-09 17:21
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ml-agents Unity ML-Agents:革新游戏AI开发的开源工具包 Unity ML-Agents(Machine Learning Agents)是Unity Technologies推出的一个开源项目,旨在将游戏和模拟环境转变为训练智能代理的平台。这个工具包为游戏开发者和AI研究人 阅读全文
posted @ 2024-10-09 17:19
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cnn-explainer CNN Explainer简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是深度学习领域最重要的模型之一,在计算机视觉等领域取得了巨大成功。然而,由于CNN的复杂结构和抽象概念,对于初学者和非专业人士来说,理解CNN的工作原理往 阅读全文
posted @ 2024-10-09 17:16
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