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该文件包含cs231n作业和相关数据集。

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简介:
压缩包内收录了斯坦福公开课CS231n课程的课后作业(未完成版本),以及用于学习所需要的相关数据集,由于这些资源分散在不同的包中,因此查找起来颇为不便。此外,还包含一份额外的课件文件,由于文件体积过大,无法一同传输。

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客服
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  • CS231N.zip
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    CS231N作业及数据集包含了斯坦福大学计算机科学系CS231N课程的所有作业和相关数据集,适用于学习视觉识别与卷积神经网络的学生。 压缩包里包含了斯坦福公开课cs231n课后的作业(未完成)以及所需的数据集,都已经打包好了,不需要再费力去找了。还有一个课件在另一个单独的包里,因为文件太大所以不能一起上传。
  • 篮球图片标注
    优质
    这是一个包含篮球相关数据的数据集,包括丰富的图片素材及其对应的标注文件,适用于各类研究与开发工作。 篮球数据集包含图片及对应的标注文件,可用于目标检测任务。
  • CS231n2
    优质
    CS231n作业2是斯坦福大学计算机视觉课程中的实践任务,旨在通过编程练习加深学生对卷积神经网络等核心概念的理解和应用。 斯坦福CS231n作业2要求编写一个基于Python并利用numpy实现的两层神经网络的整个代码。
  • PHP期末
    优质
    这是一个PHP课程的期末项目作品,内含与项目相关的数据库文件。该项目展示了学生在PHP编程及数据库操作方面的技能和知识水平。 PHP的期末作业要求实现前后端分离的设计,并且需要包含注册和登录两个Ajax功能。项目原理要简单明了,同时页面设计也要美观大方。
  • foursquaregowalla的poidata.zip
    优质
    Poidata.zip包含了Foursquare和 Gowalla两个平台的数据集合,内含用户签到信息,是研究位置推荐系统、社交网络分析的重要资源。 有foursquare和gowalla两个数据集poidata.zip。
  • 电影预告片 - 5份:movies.csv、person.csv、users.csv、comments.csv
    优质
    本数据集包含五份文件,涵盖了电影信息、人物角色、用户评价及评论内容等维度的数据,旨在为研究和分析电影预告片的各类特性提供全面支持。 数据集共有5个文件:movies.csv、person.csv、users.csv、comments.csv 和 ratings.csv。以下是关于各个文件的具体内容介绍。 ## Movie 数据格式 电影数据包含140,502部作品,每个作品有21个字段,并且部分字段的数据为空。具体字段说明如下: - **MOVIE_ID**: 电影ID,对应豆瓣的DOUBAN_ID - **NAME**: 电影名称 - **ALIAS**: 别名 - **ACTORS**: 主演 - **COVER**: 封面图片地址 - **DIRECTORS**: 导演 - **GENRES**: 类型 - **OFFICIAL_SITE**: 官方网站地址(如果存在) - **REGIONS**: 制片国家/地区 - **LANGUAGES**: 语言 - **RELEASE_DATE**: 上映日期 - **TRAILER**: 是否有预告片信息 - **MINS**: 片长 - **IMDB_ID**: IMDb ID - **DOUBAN_SCORE**: 豆瓣评分 - **DOUBAN_VOTES**: 豆瓣投票数 - **TAGS**: 标签 - **STORYLINE**: 电影描述 - **SLUG**: 加密的URL,可忽略(未使用) - **YEAR**: 年份
  • MVS下载(括DTU、Tanks and Temples、ETH3DBlendedMVS
    优质
    本页面提供多个主流多视图立体重建数据集相关的研究论文下载服务,涵盖DTU、Tanks and Temples、ETH3D及BlendedMVS等重要数据资源。 请提供关于MVS数据集的论文下载链接或资源:DTU数据集、Tanks and Temples 数据集、ETH3D 数据集以及BlendedMVS数据集。
  • 与MNIST的txt
    优质
    该文档包含与经典的MNIST手写数字数据集相关的信息和说明,以txt格式提供,便于用户了解和使用数据集。 MNIST数据集对应的txt文件
  • 与MNIST的txt
    优质
    本资源包含与经典手写数字识别数据集MNIST相关联的文本文件,用于存储和访问训练及测试样本的信息。 MNIST数据集对应的txt文件
  • CS231n课程
    优质
    CS231n课程作业一是深度学习入门级实践任务,旨在通过图像分类项目帮助学生掌握卷积神经网络的基础知识和编程技巧。 CS231n课程作业1的所有代码已实现完毕,可以直接下载使用,并包含相应的数据库。