[机器学习] 基于NAO机器人的物体识别与定位技术研究_蒋哲翎

说明： Nao机器人视觉相关论文 根据单目视觉定位所用图像帧数不同把定位方法分为基于单帧图像的定位和基于双帧或 多帧图像的定位两类。 单帧图像定位常利用已知的点特征、直线特征或曲线特征与其在图 像上的投影关系进行定位， 其中用点特征和直线特征的定位方法简单有效而应用较多；基 于双帧或多帧图像的定位方法因其操作复杂、精度不高而研究的还较少。 通过对各方法的 介绍和评述，为单目视觉定位问题的研究提供参考。
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[机器学习] 智能驾驶入门参考资料

说明： 智能驾驶入门资料，细数无人驾驶技术的现状及未来，内容很丰富，值得一看。
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[机器学习] 斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程第7讲课件

说明： 斯坦福大学吴恩达老师的机器学习课程第7讲课件，很好的学习资料，配合视频学习，效果更好
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[机器学习] 人工智能产业专利分析报告

说明： 人工智能产业专利分析报告！本课题研究目的主要是使投融资双方了解当前技术发展水平、未来发展趋势及发展重点，可以为融资方提供直接的融资策略或将评估报告作为融资评估指标， 5 使其资金发挥最大价值、更快更多获取回报、减小融资风险，避免跟风融资。可以使技术方认清自己发展状况、技术水平，可以根据本报告进行技术改进、技术转型或增加技术开发投入，也可为其进行融资成功增加筹码。既可作为投融资双方共同认可的评估指标，也可作为知识产权与金融的连接纽带。
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[深度学习] 基于CNN的4位数字验证码识别（字符分割）

说明： 请参考我的博客：基于CNN的为数字验证码识别，内容包含验证码去噪，字符分割，CNN搭建，测试集验证，在线识别
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[机器学习] BN层在卷积神经网络 应用实例（python）

说明： 主要为卷积神经网络中的bn层应用，bn层也是一个数据处理的方式，一般位于非线性激活层之前，全连接层之后，本资源涵盖4个代码，分别为bn层建立，cn层在实例中的应用，bn层测试以及有无bn层的对比，供大家更好地了解bn层的作用
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[机器学习] 基于python的vgg网络学习，很基础但又包含图像识别的所有模块

说明： 内含有minist数据集，同时拥有基于python编程的vgg网络，涵盖数据的预处理（初始化，白化，中心化以及其他预处理），模型构建，模型测试，涵盖了整个vgg网络m所有部分，提供大家学习。 内部代码均为可编辑代码，同时还有cnnnet的各类处理代码，均为学习vgg服务。 个人觉得学懂一个网络所有的也就融会贯通
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[机器学习] 基于python 的mobienetv2模型，minist数据集

说明： 内含有minist数据集，同时拥有基于python编程的mobienet网络，涵盖数据的预处理（初始化，白化，中心化以及其他预处理），模型构建，模型测试，涵盖了整个轻量化网络mobienet的所有部分，提供大家学习。
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[机器学习] ABB机器人编程指令详解

说明： ABB编程指令详解，详细介绍ABB机器人指令应用，带演示
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[深度学习] 我们一起学习强化学习

说明： 强化学习入门好资料-《强化学习精要-TensorFlow代码实现》，强化学习入门，高清，有标签PDF，方便阅读
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[深度学习] Neural Networks and Deep Learning的手写数字识别python3代码

说明： Neural Networks and Deep Learning的手写数字识别例程的python3版本，亲自在python shell下修改仿真后，测试无bug
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[机器学习] Python100经典练习题

说明： Python100经典练习题适用于刚入门的新手学习使用，配合相应的Python教程可以更好的巩固学习效果
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