[机器学习] winequality.zip

说明：葡萄酒质量
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[深度学习] 基于深度学习的超分辨率重建算法改进.pdf

说明：深度卷积网络在单幅图像超分辨问题上取得了非常好的效果，然而，由于超分辨问 题的病态性，自低分辨率的图像复原得到高分辨率图像的算法仍然有很大的改进空间。为了进一 步提高单幅图像超分辨率重建的精度，主要做了以下两个方面的工作：首先将增强预测的方法和 SRCNN 网络结合，在 Set5 数据集上的平均峰值信噪比较原始的 SRCNN 方法提升了大约 0.3dB；其 次，将 FSRCNN 网络第一个 5*5的卷积层改为两个 3*3的卷积层，提高了网络的非线性，在 Set5数据 集上相对于 FSRCNN 模
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[机器学习] 时间序列模型：ARIMA.py

说明：代码
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[深度学习] number_recognition.zip

说明：number_recognition.zip
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[深度学习] 4DFace-master.zip

说明：这是人脸识别算法，python开发，可以运行，没有bug。
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[深度学习] SiamRPN翻译.pdf

说明：Siam-RPN论文翻译，适合毕设大学生
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[深度学习] 神经网络反向传输.docx

说明：神经网络反向传输.docx
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[深度学习] mnist.pkl.gz数据和mnist_train/test_image/label

说明：两种手写体数据集mnist.pkl.gz和t10k-labels-idx1-ubyte.gz，t10k-images-idx3-ubyte.gz，train-labels-idx1-ubyte.gz，train-images-idx3-ubyte.gz
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[机器学习] 手写字体识别.xlsx

说明：Excel数字识别训练集
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[机器学习] 识别图片中的文字（识别率超级准确，还带有识别翻译功能）

说明：一款超好用的提取图片上文字的工具。
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[机器学习] 搜狗实验室新闻数据 文本分类

说明：搜狗实验室新闻数据 文本分类
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[机器学习] 「深度图结构学习鲁棒表示」简明综述论文

说明：图神经网络(GNNs)广泛应用于分析图结构数据。大多数GNN方法对图结构的质量非常敏感，通常需要一个完美的图结构来学习信息嵌入。然而，图中噪声的普遍性需要学习鲁棒表示以解决真实世界问题。为了提高GNN模型的鲁棒性，许多研究围绕图结构学习(Graph Structure Learning, GSL)这一中心概念提出，旨在共同学习优化的图结构及其表示。
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