[深度学习] MNIST 数据mnist.zip

说明： https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 进行下载的。访问该 url 地址被墙了，导致 MNIST 相关的案例都卡在数据下载的环节。本文主要提供解决方案
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[机器学习] raw_data.csv

说明： Twitter异常检测框架BreakoutDetection Python版 数据
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[深度学习] 基于Python的神经网络模型源代码

说明： 压缩包中包含一段神经网络模型源代码，和两个训练数据文件，两个测试文件。本模型用于识别手写数字，测试数据可以使用自己所手写的图片，图片像素必须是28*28. 代码运行平台是Anaconda上的NoteBook编辑器，如果要使用PyCharm编辑器，需要将matplotlib.pyplot模块所涉及的代码都删除掉。
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[机器学习] 自然语言处理（NLP）数据集：亚马逊美食评论50万数据集(Amazon Fine Food Reviews)

说明： 数据跨越10年以上，包括截至2012年10月的568,454条评论。内容包括产品、用户信息、评分以及纯文本评论。
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[深度学习] caffe中需要的Makefile文件,如果需要Makefile.config文件,直接资源描述链接caffe部分,配置全部贴出

说明： 实战Ubuntu16.04+显卡驱动+anaconda3+cuda9.0+cudnn7.0+tensorflow-gpu+keras+caffe+pip更换国内源博客中需要的makefile文件: https://mp.csdn.net/postedit/85336542 可以兼容opencv3.1 opencv3.2,hdf5等编译出错的一些问题
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[机器学习] 数字图像（gui）条形码检测.zip

说明： 本资源用matlab实现，可以方面提取图像中条形码，整个代码注释详细，并同时给出了gui界面实现，代码无需配置，直接可以运行
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[机器学习] VS2010实现RobHess源码SIFT算法.zip

说明： 本项目自己创建VS2010工程，配置opencv环境，根据RobHess源码SIFT算法解析，实现整个工程配置，目前工程只需重新配置自己的opencv路径便可以直接运行，可以用于图像匹配应用，同时在此基础上可以进行图像融合，全景图像合并等操作，整个代码网上都有详细注释，便于初学者学习。
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[深度学习] 人工智能历史与概念讲解.zip

说明： 这张图为总结的概念识别。现在网络媒体总是混淆概念。为大家普及解释下。 一张图向你介绍清楚人工智能、机器学习、神经网络、深度学习、TensorFlow的概念区分。
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[深度学习] CS294-158 课件PDF.rar

说明： 本课程要求具有 CS 189 或同等学力。本课程将假定你已了解强化学习、数值优化和机器学习的相关背景知识。
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[机器学习] Natural Language Processing Recipes: Unlocking Text Data with

说明： Natural Language Processing Recipes: Unlocking Text Data with Machine Learning and Deep Learning using Python
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[机器学习] 知识图谱技术介绍.docx.zip

说明： 【资源搬运工】1.详细的知识图谱技术原理介绍 2. 文档的尾部附上30张精选的知识图谱连接 ,点击即可下载
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[深度学习] Deep Learning For Dummies

说明： Deep Learning For Dummies
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