对象姿势估计演示 本教程将介绍在Unity中使用UR3机械臂执行姿势估计所需的步骤。 您将获得将ROS与Unity集成,导入URDF模型,收集标记的训练数据以及训练和部署深度学习模型的经验。 在本教程结束时,您将能够在Unity中使用机械臂执行拾取和放置操作,并使用计算机视觉感知机器人拾取的对象。 是否想跳过本教程并运行完整的演示? 查看我们的。 是否想跳过本教程,而专注于为深度学习模型收集训练数据? 查看我们的。 注意:该项目是使用Python 3和ROS Noetic开发的。 目录 这一部分包括下载和安装Unity编辑器,设置基本的Unity场景以及导入机器人。 我们将使用软件包导入。 本部分重点介绍使用Unity Computer Vision 进行数据收集的场景。 您将学习如何使用“感知包化器”对场景的各个部分进行随机化,以便在训练数据中创造多样性。 如果您想了解更
2022-03-28 21:14:03 34.49MB robotics unity ros urdf
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tensorflow serving部署单模型,多模型,热更新,BERT部署
2022-03-01 11:15:51 945KB nlp bert tf-serving tensorflow模型部署
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FastAPI 该存储库说明了如何使用FastAPI创建微服务 以下链接提供了完整的说明: #######创建Python虚拟环境并按如下所示安装所有依赖项###### 使用以下命令创建venv:python -m venv venvname 激活venv:venvname \ Scripts \ Activate 安装依赖项:pip install -r requirements.txt 使用以下命令运行:uvicorn main:app --reload
2022-01-05 17:51:59 16KB JupyterNotebook
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机器学习支持的虚假新闻检测器 从初始构想到部署,构建端到端机器学习项目的完整示例。 此回购随附于博客文章系列,描述了如何构建假新闻检测应用程序。 这里包含的帖子: :描述项目构想,设置存储库和初始项目工具。 :描述如何使用工具获取数据集并执行探索性数据分析,以便更好地理解问题。 :描述如何为第一个ML模型(随机森林分类器)获得功能训练/评估管道,包括如何正确测试管道的各个部分。 :描述如何解释通过特征分析(通过诸如类的技术)和错误分析所学的第一个模型。 也可用于由驱动的第二个模型。 :描述如何使用和部署模型以及构建随附的Chrome扩展程序。 还说明了用于以可伸缩和可复制的方式在应
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使用pmml跨平台部署机器学习模型Demo——房价预测
2021-11-20 22:07:53 6.67MB pmml 机器学习模型部署 java python
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自然语言处理学习笔记 机器学习及深度学习原理和示例,基于Tensorflow和PyTorch框架,Transformer,BERT,ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解,以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。以及模型部署 两种传统的模型: 基于规则或模板生成对话系统 基于概率的语言模型利用语料数据,实现了简略的2-gram模型,并利用该模型判断句子的合理性 根据中国城市的位置信息,实现简单的路径规划系统 根据武汉地铁的各站点的位置信息,实现简单的路径规划系统 图的广度优先搜索及深度优先搜索 搜索问题的抽象模式 旅行推销员问题 启发式 A *搜索 动态规划 机器学习算法,及其应用 python实现基本的神经网络:激活函数,损失函数,前向传播,反向传播 python实现各种梯度下降算法,初始化,批量归一化,正则化 python实施CNN : Tensor Flow基本概念,张量,
2021-11-07 10:00:21 25.6MB 系统开源
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机器学习模型部署的两种方式 ,There are two very different ways to deploy ML models。
2021-10-04 22:05:52 1.94MB 机器学习 模型部署 Al 英文文档
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超市管理系统视频,讲解了需求分析,用例模型,静态模型,动态模型,部署模型等方面
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