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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

PyTorch中的MeshCNN SIGGRAPH 2019 MeshCNN是用于3D三角形网格的通用深度神经网络，可用于诸如3D形状分类或分割之类的任务。 该框架包括直接应用于网格边缘的卷积，池化和解池层。 该代码由和在支持下编写。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN 安装依赖项： 1.2版。 可选： 用于训练图。 通过新的conda环境conda env create -f environment.yml （创建一个名为meshcnn的环境） SHREC上的3D形状分类 下载数据集 bash ./scripts/shrec/get_data.sh 运行训练（如果使用conda env首先激活env，例如source activate meshcnn ） bash ./scripts/shrec/train.sh 要查看训练损失图，请在另一个终端中运行tensorboard --logdir runs并单击 。 运行测试并导出中间池网格： bas

金融机器学习

使用scikit-learn掌握机器学习-第二版 这是发行的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 本书探讨了各种机器学习模型，包括k最近邻，逻辑回归，朴素贝叶斯，k均值，决策树和人工神经网络。 它讨论了数据预处理，超参数优化和集成方法。 您将建立对文档进行分类，识别图像，检测广告等的系统。 您将学习使用scikit-learn的API从分类变量，文本和图像中提取功能； 评估模型性能； 并就如何改善模型的性能形成直觉。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： Code words in text, database table names, folder names, filenames, file extensions, pathnames, dummy U

Inside Java Virtual Machine（深入Java虚拟机），经典原著。

学习数据挖掘和机器学习的一本非常著名的书。是第二版。不太完美的地方是，本书是英文版。

Mastering Machine Learning with Python in Six Steps - 1E (2017) Mastering Machine Learning with Python in Six Steps - 1E (2017)

RetinaFace C ++重新实现源参考资源RetinaFace带有python代码。 模型转换工具MXNet2Caffe您需要自己添加一些层，并且在caffe中没有upsam RetinaFace C ++重新实现源参考资源RetinaFace用python代码提供在Insightface中。 模型转换工具MXNet2Caffe您需要自己添加一些图层，并且在caffe中没有上采样，您可以用反卷积代替，并且可能会有一点精度损失。 来自mobilenet25的原始模型参考，我已经对其进行了重新培训。 演示$ mkdir build $ cd build / $ cmake ../ $使您需要修改CmakeList文件中的依赖路径。 测速硬件：1080Ti test1：mod