[机器学习] Natural language processing with Python

说明： This book offers a highly accessible introduction to natural language processing, the field that supports a variety of language technologies, from predictive text and email filtering to automatic summarization and translation. With it, youll learn
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[深度学习] Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差网络论文笔记

说明： Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差网络论文笔记 蓝：生疏词汇 红：疑惑 黄：重点 绿：次重点 使用Edge浏览器可编辑
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[深度学习] tensorflow下手写汉字识别及其可视化（代码）

说明： 手写汉字识别及其可视化（代码），学习了很长时间的图像处理，选定了一个手写汉字识别的课题。我个人感觉相对于其他任务的识别（比如MNIST,CIFAR-10）难点在于识别种类繁多，在如此繁多的种类中要达到一个很高的识别率确实不容易。
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[深度学习] 基于深度学习字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练、详细介绍附源码）

说明： 基于深度学习字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练、详细介绍附源码）
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[深度学习] 字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练）

说明： 字符型图片数字验证码识别完整过程及Python实现（深度学习学习、实现数字、字符模型训练）
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[计算广告] 级联训练车牌-part5

说明： Adaboost训练车牌定位.zip-part5 使用Adaboost训练车牌定位介绍了《使用Adaboost训练车牌定位》的前两个 步骤： 1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别
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[深度学习] vae thesis

说明： 变分自动编码器是auto-encoder的一种，也是一种生成模型。变分编码器是自动编码器的升级版本，其结构跟自动编码器是类似的，也由编码器和解码器构成。有一些使用VAE好处，就是我们可以通过编码解码的步骤，直接比较重建图片和原始图片的差异，但是GAN做不到。 这篇文档是一个结合深度学习的新版本，值得一试。
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[深度学习] matconvnet+cudnn+cuda+visio studio 软件包和安装步骤

说明： matconvnet 在安装过程中出现的软件和安装步骤。 出现各种bug，安装过程可以参考我的文章《终极版！！！！！matconvnet安装过程的各种坑！！！！matlab2016a + visio studio 2015 + cuda9.0 +cudnn-9.0》 因为软件无法上传，大家可以私信我，发给大家哦
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[机器学习] 级联训练车牌-part4

说明： Adaboost训练车牌定位.zip-part4 使用Adaboost训练车牌定位介绍了《使用Adaboost训练车牌定位》的前两个 步骤： 1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别
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[深度学习] 级联训练车牌-part3

说明： Adaboost训练车牌定位.zip-part3 使用Adaboost训练车牌定位介绍了《使用Adaboost训练车牌定位》的前两个 步骤： 1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别
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[深度学习] 级联训练车牌-part2

说明： Adaboost训练车牌定位.zip-part2 使用Adaboost训练车牌定位介绍了《使用Adaboost训练车牌定位》的前两个 步骤： 1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别
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[深度学习] 级联训练车牌-part1

说明： Adaboost训练车牌定位.zip-part1 使用Adaboost训练车牌定位介绍了《使用Adaboost训练车牌定位》的前两个 步骤： 1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别
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