[机器学习] 深度哈希方法综述（A Survey on Deep Hashing Methods）.pdf

说明：本文对深度哈希算法进行了全面的研究。在损失函数的基础上，将深度监督哈希方法按照相似度保留的方式分为:两两相似度保留、多相似度保留、隐式相似度保留和量化。此外，我们还介绍了其他一些主题，如深度无监督哈希和多模态深度哈希方法。同时，我们还介绍了一些常用的公共数据集和深度哈希算法的性能测试方案。最后，我们在结论中讨论了一些可能的研究方向。
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[机器学习] 深度网络中的梯度下降复杂度控制【Nature论文】.pdf

说明：尽管在训练过程中缺乏显式的复杂性控制，如显式正则化项，但参数化过度的深层网络预测效果良好。对于指数型损失函数，我们通过在与分类相关的归一化权值方面展示梯度下降的有效正则化效果来解决这个难题。
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[深度学习] Image Embedding of PMU Data for Deep Learning towards Transient Disturbance

说明：This paper presents a study on power grid disturbance classification by Deep Learning (DL). A real synchrophasor set composing of three different types of disturbance events from the Frequency Monitoring Network (FNET) is used. An image embedding tec
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[深度学习] opencv.rar

说明：opencv_python-3.4.1.15-cp36-cp36m-win_amd64.whl opencv_contrib_python-3.4.1.15-cp36-cp36m-win_amd64.whl
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[深度学习] MaixPy Flash Runner.zip

说明：请结合“(B20_07) Maix go加载模型 load_flash_or_ram”博文查看。 包含以下内容convert_le.py、maixpy_min_flashrun.bin、maixpy_normal_flashrun.bin、mbnet75_3.flashrun.kmodel、mbnet75_3.kmodel、model_run_test.py、readme.txt、tiger.jpg
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[机器学习] LDA和TF-IDF算法的相关论文

说明：LDA和TF-IDF算法的相关论文;
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[深度学习] Total Variation pytorch

说明：参考了：https://github.com/jxgu1016/Total_Variation_Loss.pytorch 在此基础上增加了Conv操作版的。
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[深度学习] 神经网络程序集，matlab代码

说明：经典的神经网络程序集。源码很丰富，值得学习珍藏。 学习神经网络，人工智能等的朋友们可以参考一下。 学习神经网络，人工智能等的朋友们可以参考一下。
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[深度学习] pytorch测试数据集.rar

说明：测试数据集与训练数据集
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[深度学习] Automatic Brain Tumor Segmentation using Convolutional Neural Networks with Test

说明：论文:测试时数据增强(TTA):Automatic Brain Tumor Segmentation using Convolutional Neural Networks with Test
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[机器学习] UiPathLeve1题库.docx

说明：UiPathLeve1 题库，官方练习，准备考L1，拿来练练手 Lesson 1 - Introduction to UiPath Lesson 2 - Introduction to UiPath Lesson 3 - Introduction to UiPath Lesson 4 - Introduction to UiPath Lesson 5 - Introduction to UiPath 等等
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[深度学习] 基于红外热像的行人面部温度高精度检测技术.pdf

说明：针对复杂环境下运动物体的表面温度测量，实现了一种基于热红外图像与可见光图像相结合的 物体表面温度检测方法。首先在可见光图像下检测运动物体的感兴趣区域，在仿射变换的基础上实现 一种修正方法实现图像的精确配准，实时地将可见光图像的感兴趣区域映射到热红外图像上。然后对 热红外图像进行图像运算，最终获取运动物体特定区域的温度。以行人的人脸为研究对象，实验结果 表明，对非正面、轻微遮挡的人脸有较高的准确率，并且能快速地检测特定运动对象的表面温度，该 方法测量误差在 0.2℃内
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