[机器学习] 64834371svmtest.rar

说明：一个很好的支持向量机测试的例子，有完整的数据和算法。对于学习人工智能人员起到很好的帮助，提供给机器学习爱好者下载参考。
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[深度学习] imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分类数据集

说明：imdb、SST-1、SST-2、yelp-2013、yelp-2014 文本分类数据集 https://github.com/JerrikEph/Capsule4TextClassification/blob/master/data/downloadDataset.md
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[机器学习] Multi-View Clustering via Joint Nonnegative Matrix Factorization .pdf

说明：很多真实世界中的数据集由不同表达和视角组成，这些不同的表达和视角的信息往往互为补充。为了整合非监督集合中多个视角的信息，多视觉聚类算法同时聚类不同视角以得到一个聚类结果，这个结果揭示了多个视觉共享一个潜在结构。本文我们提出了一个NMF（基于非负矩阵分解）的多视角聚类算法，该算法寻找一个因式分解，使得多个视角给出一致的聚类结果。本文提出算法的关键在对有约束的联合非负矩阵因式分解过程进行公式化，该分解过程的约束使得每个视角在分解过程趋向一致的结果。主要的问题是如何保持聚类结果在不同视角的是有意义和可
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[机器学习] MetaToolsSetup.exe

说明：MetaWin will be unavailable for purchase at least through the end of 2017.
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[机器学习] CCF-面向隐私保护的数据挖掘和数据发布研究.pdf

说明：转自CCF，网址：https://www.ccf.org.cn/YOCSEF/Branches/YOCSEF/Detailed_Information/ppt/2017-10-10/615513.shtml 本次报告围绕面向隐私保护的数据挖掘和数据发布，分析数据挖掘和数据发布中潜在隐私泄露的机理，从数据隐私保护和知识隐私保护两个方面介绍面向隐私保护的数据挖掘方法；讨论在微数据（Microdata）发布和联机分析处理（OLAP）两种场景下，数据发布中的隐私保护方法。最后探讨面向隐私保护的数据挖掘
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[深度学习] stanford-openie-models.jar

说明：StanfordCoreNLP适用于以下情形: 一个具有广泛语法分析工具集成的NLP工具包； 一种广泛应用于生产中的快速、健壮的任意文本注释器； 一个现代化的具有全面高质量的文本分析功能的、定期更新的软件包.
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[深度学习] 基于暗通道先验的图像去雾算法.zip

说明：基于何凯文博士的参考文献He K, Sun J, Tang X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE CVPR, 2009.所写的基于暗通道先验的去雾算法matlab代码，内有代码，论文，及测试图片
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[深度学习] cuda_10.0.130_windows_network.exe

说明：windows10适用的cuda工具包，可以用于深度学习的训练，从官网可以下载,安装成功后可以用nvcc --verison查看cuda版本
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[深度学习] cifar10.py

说明：本代码实现的是使用一个经典的数据集cifar-10进行分类。该数据集包括60000张32 x 32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。cifar-10一共标注为10类，每一类图片6000张。这10类分别是airplane(飞机)，automobile（汽车），bird（鸟），cat（猫），deer（鹿），dog（狗），frog（青蛙），horse（马），ship（船）和truck（卡车），其中没有任何的重叠情况，即airplane只包括飞机，automobile只包括小型汽车
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[机器学习] 带式输送机故障巡检机器人系统设计_张涛.caj

说明：摘要：针对现有带式输送机故障检测方法劳动强度大、可靠性较差等问题，提出了一种带式输送机故障巡检机器人系统设计方案。首先分析了带式输送机常见的输送带和托辊故障类型及其原因，包括输送带横向断裂、纵向撕裂、打滑、跑偏及堆煤，托辊磨损和转动卡死等；然后针对不同故障类型，选定了系统传感器，包括激光雷达、单目相机、烟雾传感器、声音传感器和温度传感器，并提出了相应的故障检测算法；最后给出了系统上位机和下位机软件流程。 关键词：带式输送机； 故障检测； 巡检机器人； 托辊故障； 输送带断裂； 输送带打滑；
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[机器学习] 基于DPI和机器学习的加密流量类型识别研究.pdf

说明：基于DPI和机器学习的加密流量类型识别研究 ,随着互联网全站加密流量不断飙升，如何通过有效技术手段，识别互联网中各种业务流量，区分不同服务提供差异 化保障，成为了运营商面临的新挑战。针 对 D P I深层数据包检测技术能够识别出具体应用，但无法识别加密流量，提出 了一种基于D PI技术和机器学刁结合的加密流量识别方法，通 过 D P I技术识别大多数已知特征的网络流量，减少机器 学习的计算量，再通过机器学习分析未知特征加密流量，并通过实验验证该方法能够弥补DPI技术的缺陷，提高识别率
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[深度学习] 基于卷积神经网络的复杂网络加密流量识别.pdf

说明：通信中的流量识别工作将直接影响网络管理整体效率. 针对复杂网络中的加密流量识别问题,结合网络流 量与文本结构相似性,提出一种基于卷积神经网络的优化识别模型. 综合考虑数据包的多样性,对原始网络数据进 行预处理,以保证算法输入数据结构的一致性. 同时,算法增加卷积操作,以提高模型特征提取效率. 仿真结果表 明,提出的卷积神经网络模型在复杂网络环境中,加密流量的服务识别与应用识别都有较高准确率. 关键词:流量识别;复杂网络;加密;卷积神经网络;预处理;特征提取
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