[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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[机器学习] 百度&清华大学：人工智能产业化展地形现端倪

说明： 近日，百度联合清华大学发布国内首个基于AI实践的行业重磅报告，《产业智能化白皮书——人工智能产业化发展地形初现端倪》（以下简称“《白皮书》”）。 本研究聚焦于人工智能产业化发展历程和现状，从产业演进的视角具体探讨不同人工智能技术的产业化发展历程，深入分析产业化发展状况，发现人工智能产业化的动态结构和竞争焦点，希望能够为从业者、投资者和研究者提供有意义的启发。 这份长达80页、两万余字的《白皮书》，针对上述问题逐一进行了深度剖析，全面阐述对产业智能化的战略思考和商业实践方法论。以下送上新鲜出炉的
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[VR] 凯视佳智能相机

说明： 凯视佳智能相机说明文档 WITCAM 系列智能工业相机 基于Intel Atom E3845 1.91GHz 四核处理器，支持36 万至1400 万像素，丰富的软件支持和API 兼容 性能，可以让您轻松地从原有的x86 平台进行移植，并且没有跨平台的软件和语言开发负担，协助用 户缩短产品上市时间，抢占市场，提升竞争优势。
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[深度学习] YoutubeNet推荐网络的Tensorflow实现

说明： 参考文献Deep Neural Networks for Youtube Recommendation的tensorflow实现代码。数据集：MovieLens-20M，构造方式，以user id的观看记录时间戳构造每个user的观看历史，即每一行为n个video的id以及其所对应的时间戳。video id的label映射是按照其出现的频率做反比
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[机器学习] 人工智能大纲

说明： 2019马哥全新爬虫 自动化 web全栈 go区块链 数据分析 人工智能大纲
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[深度学习] 深度学习预测RBP

说明： 深度学习预测RBP的研究文章， 详细描述了利用tensorflow搭建深度学习网络预测RNA结合蛋白质
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[机器学习] 林轩田机器学习

说明： 林轩田的机器学习课的文档，完整讲述了机器学习的所有模型。
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[深度学习] YOLO实时检测（翻译）

说明： （论文翻译稿）我们提出了一种新的物体检测方法YOLOv3。 关于对象检测的先前工作重新利用分类器来执行检测。 相反，我们将对象检测作为回归问题构建到空间上分离的边界框和相关的类概率。 单个神经网络在一次评估中直接从完整图像预测边界框和类概率。 由于整个检测流水线是单个网络，因此可以直接在检测性能上进行端到端优化。
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[机器学习] dlib19.17.0 编译好的python-dlib库 不需要安装vs和boost cmake，直接pip安装 windows X64

说明： dlib18.17 编译好的python-dlib库 不需要安装vs和boost cmake，直接pip安装，亲测有效，非常简单 命令: pip install dlib-19.17.0-cp36-cp36m-win_amd64
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[机器学习] 化繁为简之Python代码

说明： 将文本中的繁体字均转化成简体字，语言为python，可供文本处理的数据科学家使用
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[深度学习] MLP/RNN/LSTM模型进行IMDb情感分析

说明： 使用MLP/RNN/LSTM模型进行IMDb情感分析，使用Jupyter Notebook 编写的 Python代码，含建模及测试，代码注释清晰，十分适合新手
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