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人工智能下载列表 第1737页

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[深度学习] 目标检测器 - matlab FasterRCNN

说明: 使用matlab进行目标检测,基于FasterRCNN 前置网络结构是一个简单的CNN哈
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[深度学习] (黑白灰度图版)迁移学习 alexnet matlab代码及使用

说明: alexnet第一层输入修改为227*227*1,输入黑白图片 解决了有些人的需求问题
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[机器学习] SVM支撑向量机 - 预测概率补上修改版2019 5.25.zip

说明: 支撑向量机的代码样例,欢迎提出改进意见和建议哈 附送数据集
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[机器学习] Alexa For Dummies.pdf

说明: 书籍描述: 用这个假人指南升级Echo的专业知识,Alexa 亚马逊非常受欢迎的Echo设备家族使Alexa家喻户晓。她可以回答你的问题,招待你,甚至在家里帮忙。Alexa for Dummies是Alexa用户使用Echo设备启动和运行的完美指南。从基本设置到充分利用Alexa强大的智能家居功能,这是Alexa的一站式资源。 无论您是使用Alexa发送短信、播放音乐、控制您的恒温器、查找食谱、补充您的餐具室,还是在互联网上搜索信息,您都可以在这个有趣且易于理解的指南中找到详细的说明。
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[机器学习] stm32f4+ov5640颜色识别.zip

说明: 对摄像头采集的数据进行颜色的识别与追踪,本程序中是对红色进识别与追踪,其他颜色的识别可以进行相应的改动即可
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[深度学习] 香港科技大学Tenserflow三天快速入门.tar.gz

说明: 香港科技大学Tenserflow三天快速入门,内容包含四份由香港科技大学的老师讲授的关于tensorflow的入门课程的PPT.
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[深度学习] AlexNet论文和源码.zip

说明: 深度学习经典网络AlexNet。其中包含有AlexNet经典论文和这篇英文论文的详细解读,还有tensorflow框架下的源代码实现。以及一个minist数据集的实践项目。对深度学习有兴趣的同学们可以下载。
<qq_40896597> 上传 | 大小:3mb

[VR] ORB_SLAM2+OpenCV3.2.0+Pangolin.zip

说明: ORB_SLAM2及相关依赖源码(未编译),可在ubuntu16.04环境下安装实现ORB_SLAM2的使用。安装使用方法可参考:https://blog.csdn.net/sinat_27066063/article/details/90416188
<sinat_27066063> 上传 | 大小:197mb

[深度学习] Chapter 4 Markov Chain Monte Carlo .pdf

说明: While the author has used their best efforts in preparing this book, they make no representations or warranties with the respect to the accuracy or completeness of the contents of this book and specifically disclaim any implied warranties of merchan
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[机器学习] opencv_java342.dylib.zip

说明: opencv_java342.dylib opencv 库 mac 下可用 引用 static{ System.load(System.getProperty("user.dir")+"/src/main/resources/opencv_java342.dylib"); }
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[深度学习] XLNet 的论文2019Generalized Autoregressive Pretraining.pdf

说明: CMU 与谷歌大脑提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。令人激动的是,目前 XLNet 已经开放了训练代码和大型预训练模型,这又可以玩一阵了~
<lb521200200> 上传 | 大小:557kb

[深度学习] Markov Chains and Monte–Carlo Simulation.pdf

说明: Markov chains – are a fundamental class of stochastic models for sequences of non–independent random variables, i.e. of random variables possessing a specific dependency structure. – have numerous applications e.g. in insurance and finance. – play a
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