[机器学习] 有详细源码的s函数电机建模与仿真

说明： 有详细的异步电机代码，并且通过仿真验证了其正确性。对学习s函数的同学有很好的帮助
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[机器学习] 基于s函数的电机建模与仿真

说明： 有详细的异步电机代码，并且通过仿真验证了其正确性。对学习s函数的同学有很好的帮助
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[深度学习] 皮肤检测数据集-Skin Segmentation Data Set_UCI

说明： 通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。
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[深度学习] 图片标注工具

说明： 图片标注工具，支持windows下直接运行，压缩包内包括labelImg.exe程序和预定义的类别名称predefined_classes.txt文档。 使用说明：先在predefined_classes.txt内 按行输入所有标注的类别名称，然后运行labelImg.exe，选择图片文件夹图片进行标注，会自动生成每张图片的标签文档数据。
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[深度学习] Keras 教程（xingkongliang）

说明： Keras 教程（xingkongliang）
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[机器学习] MATLAB智能算法

说明： MATLAB智能算法30个案例：遗传算法、神经网络中的回归拟合与分类识别、粒子群算法、免疫优化算法、鱼群算法、模拟退火算法、蚁群算法、支持向量机中的回归拟合与分类识别、极限学习及
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[深度学习] 皮肤检测数据集-Face_Dataset

说明： 已标注的基于像素的皮肤检测数据集，图片收集自网络名人图，包括32张单人原图和46张多人原图，以及各自对应的皮肤标注掩膜黑白图，即掩膜标签图中白色（255或1）为皮肤、黑色（0）为非皮肤，原图包括不同肤色、不同种族、不同年龄段、不同场景等。
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[深度学习] VOTT标注工具

说明： VoTT是微软发布的用于图像目标检测的标注工具，它是基于javascr ipt开发的，因此可以跨Windows和Linux平台运行，并且支持从图片和视频读取。此外，其还提供了基于CNTK训练的faster-rcnn模型进行自动标注然后人工矫正的方式，这样大大减轻了标注所需的工作量。本资源是vott-2.0.0-preview.3-win32.exe，双击即可安装使用。
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[深度学习] 基于Keras的attention实战

说明： 基于Keras的attention实战，环境配置： Wn10+CPU i7-6700 、Pycharm 2018、 python 3.6 、、numpy 1.14.5 、Keras 2.0.2 Matplotlib 2.2.2 经过小编亲自调试，可以使用，适合初学者从代码的角度了解attention机制。
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[机器学习] 吴恩达 machine learning 第五次作业代码

说明： 吴恩达 machine learning 第五次作业代码 第五次作业已经完成
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[机器学习] 吴恩达 machine learning 第四次作业代码

说明： 吴恩达 machine learning 第四次作业代码 第四次作业的代码，已经完成，分享给大家
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[机器学习] 训练分类训练 正样本图片处理工具

说明： 图片批量生成正样本 图片批量灰化及大小及描述文件
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