[深度学习] AdaBoostMATLAB代码

说明： AdaBoost的MATLAB实现代码，AdaBoost的MATLAB实现代码
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[深度学习] 多目标跟踪算法

说明： 多目标跟踪任务的代码,内含演示代码以及视频.演示代码为main.py
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[深度学习] Inception-resnet-v2

说明： Inception-resnet-v2的caffe版本训练相关包括：solver.prototxt，trainval.prototxt，对应预训练模型：inception-resnet-v2.caffemodel
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[深度学习] 理想二极管数据手册

说明： 理想二极管参考资料 他会沟通沟通和国防和大厦股份和后果和结果和迈克杰克，和，而又糊涂一条具有
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[深度学习] 新智元-2019中国人工智能独角兽白皮书

说明： 2019智能云.芯世界 AI技术峰会PPT。 PPT中总结了2018中国人工智能独角兽企业名单（TOP50）
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[深度学习] CIFAR-100数据集 MATLAB版本

说明： 此数据集与CIFAR-10类似，不同之处在于它有100个类，每个类包含600个图像。每班有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗”标签（它所属的超类）。
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[深度学习] CIFAR-100数据集 python版本

说明： 此数据集与CIFAR-10类似，不同之处在于它有100个类，每个类包含600个图像。每个类有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗”标签（它所属的超类）。
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[深度学习] CIFAR-100数据集 C语言版本

说明： 此数据集与CIFAR-10类似，不同之处在于它有100个类，每个类包含600个图像。每班有500个训练图像和100个测试图像。CIFAR-100中的100个类被分为20个超类。每个图像都带有一个“精细”标签（它所属的类）和一个“粗”标签（它所属的超类）。
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[深度学习] cifar-10 数据集 c语言版本

说明： 此版本为c语言版本。CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
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[深度学习] cifar-10 数据集 MATLAB版本

说明： 此数据集为MATLAB版本，更多版本我也上传了。CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
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[机器学习] Pyomo 和 JuMP 介绍和比较，现代建模优化工具

说明： Python建模与优化工具Pyomo和Julia建模与优化工具JuMP的对比。
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[深度学习] cifar-10数据集 python版本

说明： 其他版本可以去我空间查看。CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
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