[机器学习] 视觉SLAM十四讲-2018年最新更新-高清pdf

说明： 视觉 SLAM 十四讲 从理论到实践 高翔 (gaoxiang12mails.tsinghua.edu.cn) 张涛 (taozhangmail.tsinghua.edu.cn)最 后更新 2018-3-20
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[深度学习] RLDM ICML AAAI ICLR 2019 Notes

说明：RLDM ICML AAAI ICLR 2019 Notes RLDM ICML AAAI ICLR 2019 Notes
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[机器学习] Barabási Lab-Complex Networks-Class3_RandomNetworks_2016.pdf

说明：Barabási Lab 不用介绍了，网络科学、复杂网络研究大牛 Complex Networks- 配套讲义第三讲RANDOM NETWORK MODEL Section 3.2 The random network model RANDOM NETWORK MODEL Pal erdos Alfred Renyi (19131996) (1921-1970) Erdos-Renyi model (1960) Connect with probability p p=1/6N=10 ~1.
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[机器学习] Barabási Lab--Graph Theory.pdf

说明：Barabási Lab 不用介绍了，网络科学、复杂网络研究大牛 Complex Networks- 配套讲义第二讲THE BRIDGES OF KONIGSBERG KONINGSBERGA 密题 燃磁 点黑吧业签 Can one walk across the seven bridges and never 她 当口4 cross the same bridge 点2B twice? PrH L P·Ph=!一t Jiu'L.d.i '气 Network Science: Graph The
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[深度学习] 深度学习之TensorFlow 入门、原理与进阶实战.rar

说明： 本书共12章，分为3篇。第1篇深厚学习与TensorFlow基础，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容；第2篇深度学习基础-神经网络，介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；第3篇深度学习进阶，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络和对抗神经网络两章内容。
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[机器学习] Barabási Lab-Complex Networks-Class 1: Introduction

说明：Barabási Lab 不用介绍了，网络科学、复杂网络研究大牛 Complex Networks- 配套讲义第一讲 Class 1: IntroductionA SIMPLE STORY(1) The fate of Saddam and network science Sulan ibrahIm Khalil ibrahim Musset Musslit SADDAM HUSAYN AL-TIKRITI Mohammad khudayr president Basim latif Rudm
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[机器学习] scikit_learn-0.21.1-cp37-cp37m-win_amd64 .whl

说明：含scikit-learn包，适用于python3.7版本64位，官网自下。保证可用。
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[机器学习] ROSTutorials中文版20150726.pdf

说明：ROSTutorials中文版20150726.pdf
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[机器学习] 强化学习与决策RLDM 2019.pdf

说明： 如题，强化学习与决策RLDM 2019会议笔记.pdf
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[深度学习] AdvancedEAST-master.rar

说明：AdvanceEast源码注释版本，详细请参考博客： https://blog.csdn.net/u011046017/article/details/95661517
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[机器学习] german_data.zip

说明：德国信用卡数据，包含20个属性2个类别 原地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/statlog/german/
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[机器学习] 模式识别与机器学习-Bishop 中文版

说明： This is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models
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