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该文件包含Deep Learning Toolbox用于导入TensorFlow-Keras模型的导入工具。

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简介：
该MATLAB的Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models工具包，能够让您在MATLAB环境中便捷地利用已有的TensorFlow模型。

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  • assimp.zip模型导入工具包
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    Assimp.zip是一款功能强大的3D模型导入库，支持超过70种不同的文件格式。它能够帮助开发者轻松处理各种复杂的3D场景和动画数据，简化了多源3D资源集成的过程。 在VS2019环境中编译x64版本的Assimp库。
     
  • Deep Learning ToolboxImporter for TensorFlow-Keras Models.rar
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    这是一个用于导入TensorFlow-Keras模型到Deep Learning Toolbox的资源包，方便用户在MATLAB环境中利用已训练的Keras模型进行深度学习研究和应用开发。 MATLAB的Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models支持包允许在MATLAB中使用TensorFlow模型。
     
  • 批量导入：适用于Neo4j的通用CSV文件导入工具
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    本工具专为Neo4j数据库设计，提供高效便捷的CSV文件批量导入功能，支持数据快速迁移与大规模图谱构建。 自Neo4j 2.2.0版本起提供了一个高性能的导入工具——neo4j导入器，它在CPU上的可伸缩性更高，并且内存需求较小。不过需要注意的是，该工具未涵盖的情况是在现有数据库中重复导入和手动索引填充。建议首先考虑使用内置并受官方支持的工具。 最基础的操作命令如下：`/path/to/neo4j/bin/neo4j-import --into graph.db --nodes nodes.csv --relationships rels.csv` 关于更多详细信息，可以查阅相关文档。 需要注意的是，该软件目前需要许可才能使用。如有不同协议的需求，请直接与官方联系获取相关信息。
     
  • Oracle执行文件，含导入导出工具
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    本资源包含Oracle数据库执行文件及相关实用程序，特别提供用于数据管理的导入导出工具，便于用户进行数据库迁移和备份。 Oracle 11.2 版本的导入导出可执行文件免去了安装 Oracle 的步骤，可以与 plsql 配合使用，非常方便，大大提高了开发效率。
     
  • T系列工具（包含导入）
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    T系列工具是一款集成了高效数据导入功能的专业软件套装，专为提升用户工作效率和数据分析能力而设计。 T+，T1，T6版本包含导入工具。
     
  • Revit导入DAE文件工具包RAR版
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    简介：本工具包提供将Revit模型导出为DAE格式文件的功能，便于在多种三维软件间交换数据。RAR压缩格式简化了下载和安装过程。 Revit二次开发可以导出Dae文件格式，类似于Lumion的格式。理解之后可以根据自己的需求定义一些参数进行导出，仅供参考。
     
  • Deep-Learning-for-Metasurface-Optimization: 使用TensorFlow Keras进行优化...
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    本项目运用TensorFlow Keras框架探索深度学习在超表面优化中的应用，致力于提升光学器件性能与设计效率。 深度学习被用于优化元表面参数，训练数据包括张量流/角点及大约5600次Lumerical模拟结果，在垂直入射光条件下进行的模拟。定义超表面特征为：1.长度（L）；2.宽度（W）；3.高度（H）；4.x方向周期性(Ux)；5.y方向周期性(Uy)。输出包括周围和整个可见光谱范围内的相位，间隔为5纳米(从450纳米到800纳米)。 我将通过PowerPoint演示这项工作，并建议在幻灯片放映模式下观看以更好地体验动画效果。此仓库中的所有内容均已获得许可发布。 背景信息：超表面被广泛应用于各种光操控领域。当前最先进的设计方法仍依赖于相对原始的“蛮力”策略，即给定所需输出时，通过多次参数扫描来寻找最接近目标值的组合。这种方法往往需要耗费大量的时间和计算资源进行仿真测试以找到最佳方案。
     
  • Java Excel文件导入导出工具类
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    简介：此工具类旨在提供便捷的Java方法，用于从Excel文件中读取数据和将数据写入Excel文件。适用于需要处理Excel表格的应用程序开发人员。 用于Java导入导出Excel文件的集成工具类示例。