[深度学习] resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

说明： resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 速度快，准确率高，参数不多 50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸:224x224
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[机器学习] resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels.h5

说明： resnet50_weights_th_dim_ordering_th_kernels.h5 速度快，准确率高，参数不多
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[深度学习] resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

说明： resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 速度快，准确率高，参数不多
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[VR] source.zip

说明： 在获取点云数据时，由于设备精度，操作者经验，环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理。
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[机器学习] 选择排序算法.zip

说明： 此资源包含单向选择排序和双向选择排序的算法原理；以及相对应的python代码，每行关键代码都有自己的注释。
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[机器学习] 图像处理 (1).doc

说明： 图像识别
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[机器学习] neo_信用卡欺诈预测模型.pdf

说明： 风控模型，主要是介绍预测信用卡用户的潜在欺诈风险。
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[机器学习] Energy_Modeling_and_Power_Measurement_for_Mobile_R.pdf

说明： Energy_Modeling_and_Power_Measurement_for_Mobile_R
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[深度学习] DFAnet：Deep Feature Aggregation for Real-time Semantic Segmentation.pdf

说明： 看完了DFANet，自己有空就翻译了一下，需要的自取
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[VR] VoxelGrid.zip

说明： 体素网格滤波相关，实现点云的下采样，原始点云与滤波后的点云可视化结果，明显的可以看出来，点的密度大小与整齐程度不同，虽然处理后的数据量大大减小，但是很明显所含有的形状特征和空间结构信息与原始点云差不多。
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[机器学习] 快速排序算法的副本.zip

说明： 本资源是介绍快速排序算法原理（挖坑、填数、分而治之）等，并且用两种算法编写代码。
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[VR] 3Dreconstruction.rar

说明： 三维重建源码，完成了三维世界坐标与二维图片的像素坐标的一一映射。在具体实现时的重建过程实际上是将三维空间的每一个点[x; y; z]通过各个图片对应的变换矩阵M34（即M 3 x 4，上述原理中的M）映射到各个图片中去，然后根据此点是否在重建目标上确定是否保留此点，从而得到目标物体的三维点云，同时可根据此点在各个图片中的颜色确定此点在三维空间中的颜色。
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