[机器学习] 请看最新8篇ICML 2020投稿论文（包括：自监督学习、联邦学习、图学习、数据隐私、语言模型、终身学习）.zip

说明：2020的机器学习在研究什么？请看最新8篇ICML2020投稿论文：自监督学习、联邦学习、图学习、数据隐私、语言模型、终身学习…通过作者们放到 ArXiv 上的 ICML 投稿文章，一窥 ICML2020中的 重要的几篇论文究竟在研究什么？
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[机器学习] 真实数据科学（Veridical data science）【UC伯克利 郁彬教授 PNAS最新论文】.pdf

说明：加州大学伯克利分校统计系及电气工程与计算机科学系校长教授郁彬发表了最新论文《真实数据科学，Veridical data science》。
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[深度学习] Applied math notes.pdf

说明：自己学计算数学的笔记，有兴趣的自己看看吧 我就是为了赚点积分，国内的垃圾百度 垃圾公司，google他不香嘛？够50个字了嘛
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[机器学习] RegressionModelFitting under+Differential Privacy and Model Inversion Attack.pdf

说明：回归模型拟合隐私与模型反转攻击的修改，可能翻译不准确，轻喷谢谢 。。啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧啧
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[深度学习] mnist手写数字数据集.rar

说明：训练数据分类保存在10个文件夹中。测试数据在一个文件夹中。每一个图像文件命名为：序号_类别.png。MNIST数据集包括60000个训练样本(train-images.idx3-ubyte)、60000个训练标签(train-labels.idx1-ubyte)、10000个测试样本(t10k-images.idx3-ubyte)、10000个测试标签(t10k-labels-idx1-ubyte)。
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[机器学习] Python基本语法.docx

说明：if语句，当条件成立时运行语句块。经常与else, elif(相当于else if) 配合使用。 for语句，遍历列表、字符串、字典、集合等迭代器，依次处理迭代器中的每个元素。 while语句，当条件为真时，循环运行语句块。 try语句，与except,finally配合使用处理在程序运行中出现的异常情况。 class语句，用于定义类型。
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[机器学习] ippicv_linux_20151201.tar.gz

说明：安装OpenCv 3.2的过程中要下载ippicv_linux_20151201，由于网络的原因，这个文件经常会下载失败。解决的办法是手动下载：ippicv_linux_20151201.tgz 方法：https://blog.csdn.net/ykwjt/article/details/90040425 下载完后替换opencv-3.2.0/3rdparty/ippicv/downloads/linux-*目录下的同名文件，重新cmake。
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[深度学习] minist_tensorflow_pb_train_predict.zip

说明：tensorflow训练手写数字识别模型，保存为pb文件，并采用pb文件进行预测。 tensorflow训练手写数字识别模型，保存为pb文件，并采用pb文件进行预测。 tensorflow训练手写数字识别模型，保存为pb文件，并采用pb文件进行预测。 tensorflow训练手写数字识别模型，保存为pb文件，并采用pb文件进行预测。 tensorflow训练手写数字识别模型，保存为pb文件，并采用pb文件进行预测。
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[机器学习] Language Models as Knowledge Bases.pdf

说明：本文档详细分析了预训练语言模型领域的最新进展，可为自然语言处理的研究和学习人员提供参考。用于重现分析结果的代码可在github上获取。
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[机器学习] opencv_python-4.1.1.26-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

说明：树莓派用opencv，官网下载极慢，在此分享。
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[机器学习] SAS-PROC-MIXED.pdf

说明：混合模型（hybrid model）是几种不同模型组合而成的一种模型。它允许一个项目能沿着最有效的路径发展。也可定义为由固定效应和随机效应（随机误差除外）两部分组成的统计分析模型。如由几个高斯分布混合起来的模型叫高斯混合模型，几个线性模型混合在一起的模型叫线性混合模型。一般的，被模拟的系统几乎不可能按照一种模式一步一步地进行，会受到很多外界因素的干扰。而混合模型能够适应不同的系统和不同情况的需要而提出一种灵活多样的动态方法。混合模型分为分析、综合、运行和废弃四个阶段，各阶段的重叠为设计员提出了模
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[深度学习] 美国国家人工智能战略.pdf

说明：人工智能（AI）拥有巨大的希望，几乎可以使社会的各个方面受益，包括经济，医疗保健， 安全，法律，运输，甚至技术本身。2019年2月11日，总统签署了行政命令13859，维持美国 在人工智能方面的领导地位。1 该订单启动了美国人工智能倡议，这是一项促进和保护美国人 工智能技术和创新的共同努力。该倡议与私营部门，学术界，公众和志同道合的国际合作伙 伴合作实施全政府战略。在其他行动中，该倡议的关键指令要求联邦机构优先考虑人工智能 研究与开发（R＆D）投资，增强对高质量网络基础设施和数据的访问
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