[深度学习] VGG改进的依据.docx

说明： 输入层中原本固定采样区域分别加入偏移向量，然后在卷积核中通过双线性插值的算法将带有偏移向量的采样点集中在一起，并且使得带偏移向量的输出特征图与输入的特征图具有一致的空间分辨率，最终传递给下一个网络层。这样在不改变空间分辨率的情况下，实现对不规则图像特征的提取。
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[机器学习] The basics about SLAM.pptx

说明： The basics about SLAM.pptx，经典资源
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[深度学习] 红外目标在cnn各层的特征图可视化.docx

说明： 输入层中原本固定采样区域分别加入偏移向量，然后在卷积核中通过双线性插值的算法将带有偏移向量的采样点集中在一起，并且使得带偏移向量的输出特征图与输入的特征图具有一致的空间分辨率，最终传递给下一个网络层。这样在不改变空间分辨率的情况下，实现对不规则图像特征的提取。
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[深度学习] 预测未训练的图像.py

说明： 利用生成好的VGG16权重文件训练30万次，来预测未经过训练自己的真是图像！
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[深度学习] 评估预测各个类别的概率.py

说明： 实测ssd300，深度学习网络模型网络搭建、数据输入、文件生成、模型训练、预测、定位全程序！
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[机器学习] 201802-gmapping1.pdf

说明： 经典书籍，高清版 不需要额外介绍了吧
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[深度学习] Luna16数据集转VOC数据集&肺实质分割&生成,Mat.zip

说明： Luna16数据集是三维的，使用yolov3进行肺结节检测是无法直接处理的。需要把Luna16数据集的三维图片转换成二维图片，把标注生成对应的.xml文件才行。getDataCsv.py生成.xml及二维图片，getImg.py完成肺实质分割，getMat.py对疑似肺结节切割生成.Mat
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[机器学习] XLNet.pptx

说明： 介绍XLNet，同时对比Bert，Transform，TransformXL
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[机器学习] 依赖库.zip

说明： opencv2.9交叉编译所需的全部附加依赖库，亲测可用，自己已经交叉编译通过了，需要的同事可拿走，ubuntu的版本必须是14.9.16.9安装opencv2.4.9不成功
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[深度学习] bazel-0.15.1-installer-linux-x86_64.sh 压缩包

说明： bazel-0.15.1，可从官方网址下载：https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/tag/0.15.1 网速不佳时可能下载不下来，分享资源为了方便有需要的小伙伴们。
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[深度学习] bazel-0.15.0-installer-linux-x86_64.sh 压缩包

说明： bazel-0.15.0，可从官方网址下载：https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/tag/0.15.0 网速不佳时可能下载不下来，分享资源为了方便有需要的小伙伴们。
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[深度学习] bazel-0.19.2-installer-linux-x86_64.sh

说明： bazel-0.19.2，可从官方网址下载：https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/tag/0.19.2 网速不佳时可能下载不下来，分享资源为了方便有需要的小伙伴们。
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