[深度学习] protobuf-cpp-3.5.1.tar.gz

说明：protobuf-cpp-3.5.1，linux下编译tensorflow所需的工作，上传资源以供下载，GitHub资源下载太慢了
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[机器学习] TensorFlow-1.14.rar

说明：TensorFlow-1.14的whl,包含其所需要的所有依赖包的whl包，本人是在server2012上安装的，所以附送的有我在服务器安装遇到的问题解决文档。
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[深度学习] OpenCV3.4.2-YOLOv3.7z

说明：OpenCV-YOLOv3示例代码、预训练模型以及测试图像/视频。让我们看看YOLO如何在一张图片中检测目标。 首先，它把原图按比例平均分解成一张有13x13网格的图片。这169个单元会根据原图的大小而改变。对于一张416x416像素的图片，每个图片单元的大小是32x32像素。处理图片时，会以图片单元为单位，预测单位中的多个边界框。 对于每个边界框，这个网络会计算所包含物体的边界框的置信度，同时计算所包含的目标是属于一个特定类别的可能性大小。 非最大抑制（non-maximu
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[机器学习] 一篇让文科生也能读懂机器学习文章.pdf

说明：对于没有经验的同学来说，直接给出一个关于机器学习的定义太不友好了，所以我们通过换个方 式来说明到底什么是机器学习（machine learning）。 当你看到路上有一堆密密麻麻的蚂蚁在搬家，心想快要下雨了，我得早点回家；当你在街道上看 到一个眼睛蓝色、头发金色、鼻梁高挺的人，心想这肯定又是一个白种人老外。 我们看到蚂蚁搬家，知道要下雨是因为我们之前经历过很多次蚂蚁搬家，然后下雨的情况；我们 看到眼睛蓝色、头发金色、鼻梁高挺的人认定是白种人是因为大多数长这样的人都是白种人。也 就是说利用
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[机器学习] DittoSetup_64bit_3_22_88_0.exe

说明：Ditto 是一款开源、免费、强大的剪贴板增强工具。可以把复制过的所有内容保存起来（可以设定保存日期或条目总数），快捷地供后续调用。还可以合并粘贴，纯文本粘贴，支持分组、置顶、快速搜索、热键粘贴功能。并且，还可以通过网络共享剪贴板内容。
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[深度学习] EfficientNet.tar.gz

说明：EfficientNet是目前图像分类中最好的网络之一了，参数数量小（较VGG和Inception都小好几倍），运行速度快。由于github上下载参数文件速度奇慢。本资源打包已下载的efficientnet-b3参数文件，并稍微修改了源码以允许本地参数文件加载，节省各位的时间，供各位参考学习。
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[机器学习] 贝叶斯-新闻分类.rar

说明：压缩包包含新闻数据，停用词数据均为txt文件以及news_C.ipynb 解压后使用ipython notebook 打开一步一步运行，就可以了。（记得导入相关库）
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[深度学习] social lstm.pptx

说明：Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces Alexandre Alahi ∗ , Kratarth Goel ∗ , Vignesh Ramanathan, Alexandre Robicquet, Li Fei-Fei, Silvio Savarese Stanford University
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[机器学习] matlab最近邻分类（1NN）代码

说明：通过matlab实现了最近邻分类算法
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[机器学习] mujoco-py-environment.yaml

说明：强化学习环境配置（Ubuntu16.04）---gym、mujoco、mujoco-py、baselines安装与测试 这是我自己成功配置的conda环境副本，具体操作请根据本人发的文章进行操作https://blog.csdn.net/Will_Ye/article/details/81087463 Ps:按照文章进行配置成功的就不需要用我这个的conda的环境副本了，即使用这个环境副本，有些需要通过pip安装的东西，还是要走一遍流程。
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[深度学习] 旷视科技南京研究院负责人魏秀参 细粒度级别图像分析领域的现状与展望.pdf

说明：旷视科技南京研究院负责人魏秀参，细粒度级别图像分析领域的现状与展望。 细粒度图像分类综述性PPT，对于研究图像分类会有很大帮助。
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[机器学习] 基于半监督学习的SAR目标检测网络.pdf

说明：现有的基于卷积神经网络(CNN)的合成孔径雷达(SAR)图像目标检测算法依赖于大量切片级标记的样 本，然而对SAR图像进行切片级标记需要耗费大量的人力和物力。相对于切片级标记，仅标记图像中是否含有目 标的图像级标记较为容易。该文利用少量切片级标记的样本和大量图像级标记的样本，提出一种基于卷积神经网 络的半监督SAR图像目标检测方法。该方法的目标检测网络由候选区域提取网络和检测网络组成。半监督训练过 程中，首先使用切片级标记的样本训练目标检测网络，训练收敛后输出的候选切片构成候选区域集；然
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