[深度学习] deep learning for computer vision with python starter bundle by

说明： https://www.pyimagesearch.com上Adrian Rosebrock讲解的内容，共3部分，本为第一部分
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[机器学习] deep learning for computer vision with python starter bundle-01.7z

说明： Adrian Rosebrock 在www.pyimagesearch.com/上讲解的deep learning for computer vision with python，希望可以帮助大家学习。
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[深度学习] MobileNetSSD_deploy.rar

说明： NCNN https://github.com/chehongshu/ncnnforandroid_objectiondetection_Mobilenetssd 中使用的caffe模型 MobileNetSSD
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[深度学习] 星环简册v7.01.pdf

说明： 讲述知识图谱中的图数据库和图计算产品的特性，介绍星环科技的产品。
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[深度学习] nrltutorial-part1-embeddings.pptx

说明： 详细介绍了图深度学习中的图表示学习、图神经网络等内容。
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[深度学习] DGX+客户现场培训材料.pdf

说明： DGX+客户现场培训材料,Direct communication with NVIDIA technical experts
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[深度学习] 杨含飞-阿里人脸识别应用.pdf

说明： 阿里内部的人脸识别应用落地与方案探讨,了解大厂的最新人脸识别方案应用
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[机器学习] 偏最小二乘算法（Partial Least Squares，PLS）的回归应用

说明： 偏最小二乘算法（Partial Least Squares，PLS）是一种常见的多元线性回归算法，MATLAB在R2008a版本已经加入了PLS算法的实现函数。 该代码把偏最小二乘算法（Partial Least Squares，PLS）的回归应用整理为“读取数据-训练模型-数据预测”的形式。
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[机器学习] 利用WOA算法优化libsvm中SVDD算法的参数

说明： 台湾大学林智仁 (Lin Chih-Jen) 教授等开发设计的 libsvm 工具箱提供了SVDD算法的MATLAB接口，其中两个关键参数 c 和 g 直接影响SVDD的单值分类结果。 该代码通过引入鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA），实现对 libsvm 工具箱中的SVDD算法的参数优化，给出两个实例代码： 1. libsvm 工具箱提供的heart_scale data 2. 工业过程数据 WOA的具体描述可以参考以下文献： （1）Mirjal
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[深度学习] End_to_End_Vehicle_Lateral_Control_Using_a_Single_.pdf

说明： 下载的论文，End_to_End_Vehicle_Lateral_Control_Using_a_Single_
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[机器学习] 利用GPML V4.2工具箱实现高斯过程回归（Gaussian process regression，GPR）的多变量数据预测

说明： 1. 代码主要基于GPML V4.2工具箱实现 2. 提供了两个应用实例（单变量预测和多变量预测） 3. 给出了预测均值和方差的可视化结果
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[机器学习] 支持向量数据描述（Support Vector Data Description，SVDD）的故障检测（异常检测）程序

说明： 支持向量数据描述（Support Vector Data Descr iption，SVDD）是一种单值分类算法，能够实现目标样本和非目标样本的区分。故障检测（异常检测）实质上是一种单值分类问题，将正常样本和异常样本区分开来。基于 SVDD 的故障检测（异常检测）流程一般为： 1. 获取正常样本数据集。 2. 训练 SVDD 超球体，获取超球体的相关参数（阈值、支持向量等等）。 3. 计算测试样本到超球体的球心距，通过比较球心距和阈值来判断该测试样本是否为异常样本。 代码主要包括： 1. 应用
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