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人工智能下载列表 第1644页

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[深度学习] long-short-term-memory-networks-with-python

说明: LSTM(长短期记忆网络)的基本概念以及Python实战,值得学习。
<herosunly> 上传 | 大小:5mb

[机器学习] objectmarker.zip

说明: objectmarker.zip,亲测可用
<weixin_43718250> 上传 | 大小:1mb

[深度学习] opencvHaar特征进行的分类器-所有XML.rar

说明: haarcascade_frontalface_alt.xml;haarcascade_frontalface_alt_tree.xml;haarcascade_frontalface_alt2.xml;haarcascade_frontalface_default.xml;haarcascade_fullbody.xml;haarcascade_lefteye_2splits.xml;haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml;haarcascade
<qq_43061705> 上传 | 大小:1mb

[机器学习] horseColic数据集:数据已处理过,标签为0-1

说明: 机器学习——logistic回归,预测病马死亡率的案例的horseColic。数据已处理过,标签为0-1。
<severe777777> 上传 | 大小:18kb

[机器学习] 关于知识表示的6篇论文

说明: 作者整理的6篇关于知识表示的论文,包括1篇中文综述和5篇英文论文,有3篇是2016年以后的
<lingpy> 上传 | 大小:10mb

[机器学习] 立体匹配经典论文集.rar

说明: 从2000到2018年的立体匹配经典论文,涉及各种经典算法,值得学习~
<xiaomingzaihuake> 上传 | 大小:122mb

[机器学习] ROS机器人高效编程(原书第3版) 高清.rar

说明: ROS机器人高效编程(原书第3版)包含了大量示例,帮助你开发机器人程序,并为你提供使用开源ROS库和工具的完整解决方案。本书主要内容包括:ROS的概念、命令行工具、可视化GUI以及如何调试ROS,如何将机器人传感器和执行器连接到ROS,如何从摄像头和3D传感器获取数据并分析数据,如何在机器人/传感器和环境仿真中使用Gazebo,如何设计机器人,如何使用OpenCV3.0为机器人添加视觉功能,如何使用新版本的PCL向机器人添加3D感知功能。本书适合各个阶层的机器人开发人员和机器人爱好者阅读
<m0_37588084> 上传 | 大小:38mb

[深度学习] VCForPython27.zip

说明: 在 Python 2.7 环境下使用 pip 安装 lda 等包时,会报错 `error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required. Get it from http://aka.ms/vcpython27`. 解决方案,安装 VCForPython27。
<baishuo8> 上传 | 大小:83mb

[深度学习] carIdentiffc.rar

说明: 本资源是关于深度学习项目之车牌识别,其中包含了车牌图像处理源代码,神经网络训练源代码,以及其所需的训练集等。整个项目偏重基础,适合初学者使用。
<weixin_43648821> 上传 | 大小:65mb

[机器学习] PythonMachineLearningBlueprint.pdf

说明: Python Machine Learning Blueprints Intuitive data projects you can relate to An approachable guide to applying advanced machine learning methods to everyday problems Copyright © 2016 Packt Publishing
<qiaozixin2015> 上传 | 大小:40mb

[机器学习] 课程设计题十四:双机通信.zip

说明: 含有protues图和程序(全注释,连变量都注释) 要求:独立程序的串行接收/发送,两个单片机利用串行口进行方式1的全双工串行通信,两个单片机分别带有键盘和八段码数码管,当A单片机按下键盘上的数字时,该数字传送到B单片机上并显示在B单片机上连接的数码管上,反之亦然。可选的波特率为:1200,2400,4800,9600。
<qq_38351824> 上传 | 大小:149kb

[机器学习] Building.Machine.Learning.Systems.with.Python.pdf

说明: building machine learning system with Python从清理数据开始,到用scikit-learn包分类,逐层深入,有比较平缓的学习曲线。学习本书需要一定的Python基础,了解一点Python的语法后,熟悉下数据处理的几个包numpy、matplotlib、pandas等,就可以享受本书的内容了。
<qiaozixin2015> 上传 | 大小:37mb
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