PR 图构建的源码，比较适合你在深度学习模型训练结束后，快速评估分类效果。整体思路清晰，用了numpy和matplotlib来算 AUC 和画图，代码结构也挺直观的。尤其适合你模型结果一多、还想快速对比几个方案表现的时候。
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Python深度学习 不用下载，直接打开 随时随地阅读
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这份资料将带您踏上深度学习之旅，深入浅出地阐释其核心概念和算法。
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tensorflow_cpu-2.4.0-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl 此文件为TensorFlow的CPU版本依赖包，适用于Python 3.7，可在Linux系统上使用。TensorFlow是一个用于机器学习和深度学习的开源平台，提供了丰富的工具和库，支持构建和训
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通过对大型图像数据集进行深度神经网络训练，赋予模型从单张二维图像中预测场景深度信息的能力，进而支持三维场景重建等应用。
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这篇指南涵盖 Anaconda 的安装和配置、常用 Python 包（如 scikit-learn）的安装以及 PyTorch 人工智能框架的安装和配置。
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深度学习的干货整理合集，适合你通勤路上翻一翻，碎片时间补点 AI 常识。压缩包里头是一些基础知识的归纳，像是线性代数、机器学习、深度学习、强化学习都捋了一遍。不是那种高大上的论文风，而是更接地气的学习笔记，内容挺扎实的。 基础数学部分讲得还不错，尤其是矩阵、概率那块，写得通俗，公式不多，但讲清楚了原
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Angular 的深度学习资料，内容挺扎实，尤其适合对 SPA 开发感兴趣的你。视频是QQ 录屏 20221129231011.mp4，实操演示细，像组件怎么拆、服务怎么用、路由怎么配，视频里都有说。你不止能看懂代码，还能顺着一步步搭出来，哪怕之前没用过 Angular 也不怕，内容节奏刚刚好。Ty
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