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人工智能下载列表 第1129页

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[计算广告] BP、RBF.rar

说明:可以运行,代码可直接使用。分析了双闭环直流调速系统的工作原理,对相关参数进行计算,基于MATLAB/Simulink平台,建立了双闭环直流调速控制系统的仿真模型,仿真结果表明:用传递函数所建立的仿真模型,其响应的快速性,平稳性较好;以MATLAB中的power system模块所建立的仿真模型,其响应的快速性,平稳性稍差,但后者更能反映真实系统的响应过程,更有实际应用价值
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[深度学习] 深度学习2016ppt.pdf

说明:这是google公司2016年发表的一篇文章的PPT,主要讲述了在深度学习中应用差分隐私,论文题目为《Deep Learning with Differential Privacy》
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[机器学习] Pillow-7.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

说明:Pillow是PIL的一个派生分支,但如今已经发展成为比PIL本身更具活力的图像处理库。pillow可以说已经取代了PIL,将其封装成python的库(pip即可安装),且支持python2和python3,目前最新版本是3.0.0。
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[机器学习] 课程配套源代码.zip

说明:OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口
<weixin_44370808> 上传 | 大小:5mb

[机器学习] 脑与科学习题.docx

说明:脑与认知科的习题,智能科学,脑科学,认知科学他们之间的关系学。脑科学是智能科学的本质基础。认知科学也必然是在脑科学研究的基础上,研究人脑认知的过程与机制,进一步揭示大脑下智能的产生与发展,同时它的研究成果也必然促进脑科学的进步。智能科学是关于脑科学、认知科学和人工智能的交叉学科。
<qq_45136230> 上传 | 大小:19kb

[机器学习] xgboost-0.80-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载.zip

说明:适用于 python3.6 win64;xgboost-0.80-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载
<qq_40957277> 上传 | 大小:1mb

[机器学习] Tesseract-OCR已安装中文识别离线版.rar

说明:已经打包好的Tessract-OCR,下载后解压缩到文件夹,win系统下不能解压到有中文目录的文件夹子目录下,建议直接放在d盘或者d:\Program Files\目录下,放入后,需要复制该文件夹的地址,然后在PATH里面添加文件夹路径,这样就能直接在cmd中通过tesseract -v查看版本信息,这个是2020最新版,csdn下载速度很快。
<qq_41703291> 上传 | 大小:62mb

[计算广告] cImage-master.zip

说明:cImage master 分支 python 图像处理 This image library is not going to give you fancy high performance operations on images. It allows you to read in an image and manipulate its pixels. Then you can save the new image to a file, or you can display the i
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[机器学习] MS_code.7z

说明:matlab仿真,已实现,更换图片即可。 Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.
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[机器学习] 六种常用纹理特征提取方法MATLAB.7z

说明:6种常用纹理特征提取方法:LBP、GLCM、GLDS、GMRF、Gabor等 纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模,在图像中搜索重复的模式。
<w_wanan> 上传 | 大小:223kb

[深度学习] 使用一维卷积和二维卷积实现MNIST数据集分类

说明:使用一维卷积 conv1D 和二维卷积 Conv2D 两种方法实现 MNIST 数据集分类,准确率达到 97.91%、 98.74%
<m0_37602827> 上传 | 大小:11mb

[深度学习] 双隐层LSTM和双向LSTM

说明:使用双隐层LSTM模型(DHLSTM)和双向LSTM(Bi-LSTM)模型两种方法,实现MNIST数据集分类
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