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人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

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SQL Server是微软的一款专业免费的关系数据库管理工具, 是一个全面的数据库平台,使用集成的商业智能 (BI)工具提供了企业级的数据管理服务,SQL Server 数据库引擎为关系型数据和结构化数据提供了更安全可靠的存储功能,让管理人员可以构建和管理用于业务的高可用和高性能的数据应用程序. SQL Server 2012是系列版本中最重要的一个版本,也是最经典的一个版本,对微软来说是一个重要产品.具备可伸缩性.更加可靠.并改进的核心支持.列存储索.更强的压缩能力和alwayson等功能.

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从网上找的 visual studio 的各个版本下载地址,很全,从 6.0 一直 到 vs2013,要的拿去吧... Microsoft Visual Studio 6.0 下载:英文版360云盘下载:http://l11.yunpan.cn/lk/sVeBLC3bhumrI英文版115网盘下载:http://115.com/file/bew2qrau英文版迅雷下载:http://61.138.140.18/download/jlste_nw/vs6en.iso FTP下载:ftp://211

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不知道是不是都关注Win8.1和Visual Studio 2013 preview去了… 貌似没大有人发现2012的update3在update2后2月就出了… ms明显加快了开发速度额… KB article number Release Date Description 2835600 (http://support.microsoft.com/kb/2835600/ ) June 26, 2013 Visual Studio 2012 Update 3 is available 2797

0 - 摘要 我们提出了YOLO,一种新的物体检测方法.之前的物体检测工作是通过重新使用分类器来进行检测.相反,我们将对象检测抽象为一个回归问题,描述为以空间分隔的边界框和相关的类别概率.一个简单的神经网络通过对完整图片的一次检验直接预测出边界框和分类类别.因为整个识别的依据是一个单一的网络,所以可以在检测性能上进行端到端优化. 我们整体的框架非常快.我们的基础模型YOLO实时处理图片速度达到45帧/秒.我们网络的一个小规模版本,Fast YOLO,达到了惊人的处理155帧/秒的图片速率,并且仍

论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640  代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet Abstract 作者提出一种新的目标检测方法YOLO.在此之前,目标检测的任务一般会转换成一个分类问题,即首先通过某种方式(如region proposal)产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box,再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体,以及物体所属类别的 probabilit

Abstract The recent success of deep neural networks relies on massive amounts of labeled data. For a target task where labeled data is unavailable, domain adaptation can transfer a learner from a different source domain. In this paper, we propose a n

转自:机器之心 近日,旷视科技提出针对移动端深度学习的第二代卷积神经网络 ShuffleNet V2.研究者指出过去在网络架构设计上仅注重间接指标 FLOPs 的不足,并提出两个基本原则和四项准则来指导网络架构设计,最终得到了无论在速度还是精度上都超越先前最佳网络(例如 ShuffleNet V1.MobileNet 等)的 ShuffleNet V2.在综合实验评估中,ShuffleNet V2 也在速度和精度之间实现了最佳权衡.研究者认为,高效的网络架构设计应该遵循本文提出的四项准则.本文已

论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet 1.创新点 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框,在建议框上进行分类与回归,但建议框之间有重叠,这会带来很多重复工作.YOLO将全图划分为SXS的格子,每个格子负责中心在该格子的目标检测,采用一次性预测所有格子所含目标的bbox.定位置信度以及所有类别

tutorial系列mnist已经玩过了,这篇玩一下 classify_image,其实就是image label.模型已经训练好的了,直接下载下来在.pb文件中. 本机环境: Win10 + Python3.5 + tensorflow-1.1.0rc2-cp35-cp35m-win_amd64.whl 调用 maybe_download_and_extract函数中的urllib.request.urlretrieve()方法出错,出现了一个证书认证的错误. 错误: ssl.Certific

"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 代码下载: https://github.com/gliese581gg/YOLO_tensorflow Abstract We present YOLO, a new approach to object detection.Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame

ResNet网络的训练和预测 简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类 是指将图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法,是计算机视觉中其他任务,比如目标检测.语义分割.人脸识别等高层视觉任务的基础. ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),常称为 ImageNet 竞赛,包括图像分类.物体定位,以及物体检测等任务,推动计算机视觉领域发展最重要的比赛之一. 在2012年的 ImageNet 竞赛中,深度卷积网络 AlexNet 横空出世.

摘要: 1.所需工具 2.详细过程 3.验证 4.使用指南 5.参数调优 内容: 1.所需工具 我用到了git(内含git bash),Visual Studio 2012(10及以上就可以),xgboost源码(0.4版本),java 环境还需要maven 附:Visual Studio 2012下载 xgboost源码(0.4版本)链接:http://pan.baidu.com/s/1i4Kem5B 密码:ieox 2.详细过程 在windows文件里面打开sln文件 , 选release