[深度学习] Caffe官方教程中译本+caffe网络模型各层详解(中文版).zip

说明：一本非常详细又实用的caffe官方教程，特别适合刚刚入门的初学者，详细介绍了caffe各个层，还有如何进行训练和推理，是大家学习人工智能特别是caffe的必备教程。
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[深度学习] labelme.exe

说明：支持win10，给负责标注的同事生成的，目前没有反馈任何bug，不需要安装下载后直接用 生成的源码的版本应该是3.5，自己可以从标注好的json文件查看
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[深度学习] Transformer解读.pdf

说明：这是我阅读了大神Peter Bloem全面解读Transformers的博客后，完成的阅读笔记，以及对大神Peter Bloem博客中一些具体细节的理解以及思考，感兴趣的朋友可以下载看看。
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[机器学习] 知网HowNet情感词典

说明：由知网发布的词典，包括中文情感词典和英文情感词典。包含中英文的： 程度级别词语（中文和英文） 负面评价词语（中文和英文） 正面评价词语（中文和英文） 负面情感词语（中文和英文） 正面情感词语（中文和英文） 主张词语（中文和英文）
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[深度学习] pytorch版可变形卷积代码DCNv2.zip

说明：pytorch版可变形卷积代码DCNv2，下载编译可直接使用，内附编译过程及详细使用方法。在Ubuntu环境下使用的。
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[机器学习] 一份关于机器学习“模型再训练”的终极指南.doc

说明：机器学习模型的训练，通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说，对于映射的学习是通过优化某些成本函数，来使预测的误差最小化。
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[深度学习] cublas64_100.dll

说明：cublas64_100.dll not found的问题解决方法，文件放入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin中，即可解决问题。
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[深度学习] torch-1.0.0a08322165-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl

说明：记得先查看机子型号是否匹配。我的是arm7l 下载之后pip install XXXXX.wheel就行了 自己编译很多问题内存又容易爆又浪费时间
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[深度学习] 简单粗暴Tensorflow2.0.pdf

说明：本手册是一篇精简的 TensorFlow 入门指导，基于 TensorFlow 的 Eager Execution（动态图）模式，力图让 具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow
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[机器学习] 新闻分类资源（用于机器分析）1000条

说明：格式为:category^theme^content三列，多个新闻分类，共1000条新闻。对应唐宇迪第12章新闻分类任务数项目。python读取格式： df_news_small = pd.read_csv('./data/data.txt',names=['category','theme','content'],encoding='utf-8',delimiter='^') df_news_small.head(5)
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[机器学习] 机器学习面试题总结.pdf

说明：本文详述了一些关于机器学习方面面试官可能会问到的问题总结，详尽而厚实，供即将找工作的同学学习消化，望大家在毕业季能取得一个好工作。
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[深度学习] YOLO9000 Better, Faster, Stronger.docx

说明：本文档为本人对YOLOV2论文的翻译笔记，经过本人按原论文格式排版，校对，确保每处翻译不易出错，YOLOV2介绍了很多技术性改进方法，如果你想使用YOLOV3，建议你还是先阅读YOLOV2的论文，这样你能更清楚了解YOLOV3一些基本原理及技术
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