簡介今天趙小編給大家推薦一個非常實用的網站papers with code在這個網站上你可以檢索論文並且還能獲得該論文對應的程式碼,這樣就可以透過復現他人的實驗結果來加深對論文方法的理解,趕緊收藏連結吧~詳細介紹網站首頁包含了最新趨勢的研究
本篇文章中,作者提出TransVCL:一個注意力增強的影片複製定位網路,它直接從初始的幀級特徵中進行最佳化,並透過三個主要部分進行端到端的訓練:一個用於特徵增強的定製Transformer,一個用於生成相似度矩陣的相關和軟鍵層,以及一個用於
今天要介紹的這個 GitHub 專案提供了大量機器學習 Python 庫,覆蓋機器學習框架、資料視覺化、強化學習等多個領域,而且專案作者還對每個類別中的專案做了排名,每週進行更新
0版本自帶,該外掛已嵌入為 “Stacked Tabs”】滑動窗格作者Deathau在Github的展示檔案/Wiki整理查詢Clear Unused Images清理未連結的圖片檔案
Python本身提供了處理時間日期的功能,也就是datetime標準庫
使用某個開源軟體的過程中,發現它不能滿足我們的需求我想開發一個工具,來幫助其它人無聊,我就是想造個輪子日子過得很快,作為一個 markdown 程式設計師,在這一年,我造了一些有意思的輪子
文中稱:CSPDarknet53在檢測上的表現要優於CSPResNext50,關於CSP,不瞭解的同學可以看一下這篇文章:增強CNN學習能力的Backbone:CSPNet總結一下YOLOv4框架:Backbone:CSPDarknet53
tr一款針對掃描文件的離線文字識別SDK,核心程式碼全部採用C++開發,並提供Python介面專案地址:https://github
Thomas Dohmke:我們有針對學生群體的 GitHub 開發專案,現在這個專案也向中國開發者開放了
(小擺幾天,今天更新一下)一、工程結構解讀圖中標紅的是預訓練的主檔案,我們除錯好程式碼之後只需要在pycharm左下角的terminal輸入python run_mae_pretrain
試想,等到 Copilot 添加了對 C++ 的支援,然後有人就會使用其編寫具備 Win32 相容 API 的作業系統,鑑於 GitHub 平臺上有大量洩露的 Windows 原始碼,因此 Copilot 肯定在這個過程生成很多程式碼
mp4● 作者單位:位元組跳動【基於歸一化切割的無監督物件發現的自監督變壓器】Self-Supervised Transformers for Unsupervised Object Discovery using Normalized C
html3、修改host檔案這裡有兩個地址,分別能查詢到兩個地址:https://github
999999999 SunDecimal ⭐️⭐️⭐️⭐️當業務上需要精度計算時https://github.com/shopspring/decimal可以幫忙
早期大部分開發者都是 Trending 或關注的人的動態來了解一些開源專案,但這樣的曝光量顯然對一個新啟動的開源專案不太友好,因此後續 GitHub 應該會推出一些更為豐富的渠道,讓大家可以更好的挖掘一些優質的開源專案
com/datawhalechina/statistical-learning-method-solutions-manual這個倉庫主要完成了該書(第一版)的全部習題,並提供程式碼和執行之後的截圖,裡面的內容是以統計學習方法的內容為前置知
然後本著博(不)採(務)眾(正)長(業)的態度,想看看除了FATE,其他框架的情況,以及好久沒寫python,就想寫個爬蟲,練練手的,即複習了python,又能增加裝逼素材於是,在github, 使用federated learning[1
寫在開頭 每個人都需要一個自己的個人圖床,這次我採用的是Github+jsDelivr+PicGo來搭建,這套方案完全免費 ,全程零成本,體驗卻一點也不差
由於內容太多這裡就列舉部分內容:Awesome Hacking 系列Android安全:Android安全相關資源,包括各種工具、學術/研究/出版物/書籍等資源https://github