复数域神经网络;全面解析;适合新手和小白
2024-04-16 16:57:29 185KB
1
语音活动检测项目 关键字:Python,TensorFlow,深度学习,时间序列分类 目录 1.11.21.3 2.12.2 5.15.2将5.35.4 去做 资源 1.安装 该项目旨在: Ubuntu的20.04 的Python 3.7.3 TensorFlow 1.15.4 $ cd /path/to/project/ $ git clone https://github.com/filippogiruzzi/voice_activity_detection.git $ cd voice_activity_detection/ 1.1基本安装 $ pip3 install -r requirements.txt $ pip3 install -e . 1.2虚拟环境安装 1.3 Docker安装 构建docker镜像: $ sudo make build (这可能
1
gnina(发音为NEE-na)是一个分子对接程序,具有使用卷积神经网络对配体进行评分和优化的综合支持。 这是的叉子,是的叉子。 帮助 请。 提供一个示例Colab笔记本,其中显示了如何使用gnina。 引文 如果您发现gnina有用,请引用我们的论文: GNINA 1.0:分子对接与深度学习(主要应用引用) 阿McNutt,P Francoeur,R Aggarwal,T Masuda,R Meli,M Ragoza,J Sunseri,DR Koes。 ChemRxiv,2021年 卷积神经网络的蛋白质配体评分(主要方法引用) M Ragoza,J Hochuli,E Idrobo,J Sunseri,DR Koes。 J.化学。 Inf。 模型,2017 基于原子网格的卷积神经网络的配体姿态优化M Ragoza,L Turner和DR Koes。 分子与材料的机器学习NIP
1
As a network administrator, architect, or security professional, you need to understand the capabilities, limitations, and risks associated with integrating wireless LAN technology into your current infrastructure. This practical guide provides all the information necessary to analyze and deploy wireless networks with confidence. It?s the only source that offers a full spectrum view of 802.11, from the minute details of the specification, to deployment, monitoring, and troubleshooting.
2024-03-08 08:57:19 3.57MB WIFI O'Reilly Matthew Gast
1
Juniper Networks Network Connect 32位,很好用,欢迎下载。
2024-03-02 15:43:43 1.86MB Juniper Networks Network Connect
1
作者 项目 文献资料 建置状态 代码质量 覆盖范围 NumPyNet Linux / MacOS : Windows : 编码: 编码节拍: 纯NumPy中的神经网络-NumPyNet 在神经网络模型的纯Numpy中实现。 NumPyNet支持语法非常接近Keras之一,但它使用只写了Numpy功能:这种方式很轻,快速安装和使用/修改。 理论 先决条件 安装 效率 用法 贡献 参考 作者 执照 致谢 引文 概述 NumPyNet是作为研究神经网络模型的教育框架而诞生的。 编写该指南的目的是平衡代码的可读性和计算性能,并提供大量文档,以更好地理解每个脚本的功能。 该库是用纯Python编写的,唯一使用的外部库是Numpy (科学研究的基本软件包)。 尽管所有常见的库都通过广泛的文档进行了关联,但对于新用户而言,通常很难在其中引用的许多超链接和论文中四处移动。 NumPyNet试
1
NumpyDL:Numpy深度学习库 内容描述 NumpyDL是: 基于纯Numpy / Python 对于DL教育 特征 其主要特点是: 纯洁的脾气暴躁 原生于Python 基本支持自动区分 提供了常用的模型:MLP,RNN,LSTM和CNN 几个AI任务的示例 对于玩具聊天机器人应用 文献资料 可用的在线文档: 最新文件 开发文档 稳定文档 可用的离线PDF: 最新PDF 安装 使用pip安装NumpyDL: $ > pip install npdl 从源代码安装: $ > python setup.py install 例子 NumpyDL提供了一些AI任务示例: 句子分类 示例/lstm_sentence_classification.py中的LSTM 例子中的CNN / cnn_sentence_classification.py mnist手写识
2024-02-23 17:06:34 16.61MB deep-neural-networks deep-learning
1
802.11® Wireless Networks The Definitive Guide, Second Edition .pdf 英文版,经典
2024-02-23 14:32:33 9.48MB 802.11
1
生成绘画火炬 根据作者的,对PyTorch重新。 先决条件 该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试,以下是需要安装的主要组件: Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到checkpoints 。 用训练好的模型进行测试 默认情况下,它将在检查点中加载最新保存的模型。 您也可以使用--iter通过迭代选择保存的模型。 训练有素的PyTorch模型:[ ] [] python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen
1
Summit 300-48交换机是一种48端口(外加四个铜缆端口和迷你型GBIC端口)第二层/第三层WLAN交换机,它带有一个扩展槽,可以用于未来升级和新兴的移动应用。Summit 300-48交换机带有冗余电源,为无线端口提供了全面的加密和安全服务,如AES、WES和WPA。为支持这一解决方案而增强的ExtremeWare 操作系统功能包括改善的安全性、扩充能力和透明管理功能。除Extreme的Altitude 300无线端口外,Summit 300-48基本上可以与符合标准的其它无线接入点一起运行。
2024-01-15 16:26:46 23KB 网络
1