[机器学习] Learning Apache Mahout

说明： Apache mahout说明性文档，全面介绍mahout安装及其使用
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[机器学习] Mahout tutorial

说明： Mahout 官方文档，简单介绍Mahout概念及其安装和简单使用
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[机器学习] 计算数学模型、方法和分析（英文原版）

说明： 计算科学是应用、计算和数学的混合体。它是一种补充传统实验室和理论知识获取方法的科学研究模式。这是通过建立数学模型来实现的，数学模型的解可以通过计算机模拟来近似。通过对模型进行一系列调整和随后的计算，您可以对正在考虑的应用程序领域获得一些了解。本文试图将这一过程作为一种科学考察的方法加以说明。前六章的每一部分都是由特定的应用程序、离散或连续模型、数值方法、计算机实现和对所做内容的评估所激发的。
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[机器学习] 机器视觉自动视觉检测理论、实践与应用（英文原版）

说明： 由于视觉是人类最主要的感官，因此视觉检测的自动化也就应运而生至。当谈到视觉检查的自动化时，人们可能会很容易地认为，教一个技术视觉检查系统去感知一个人只需一瞥就能轻易看到的东西，并不是那么难。事实上，用户经常会说:“就像人类可以立即看到的那样，用机器实现同样的效果并不难。”答案一点也不简单，但它取决于个人情况:对于人类来说，有些事情代表容易的任务，但是很难自动化——相反，如果自动化是可能的，许多其他事情可以由机器更精确地完成，尤其是更可靠地完成。这本书的目标是彻底地向读者介绍自动视觉检查的术语。
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[深度学习] 百度的何中军在《神经网络机器翻译技术及应用》中提到的5篇论文

说明： 百度的何中军在《神经网络机器翻译技术及应用》中提到的5篇论文 五篇论文分别是: 1.第一个挑战就是漏译，我们今年有一篇论文从数据方面去分析。我们发现漏译与词语的熵成正相关关系，这个词的熵越大，漏译的可能性越大。它所对应的目标语言词越多，概率越分散（熵越大），越有可能被漏译。 Addressing the Under-translation Problem from the Entropy Perspective To appear in AAAI-2019 2.第二个挑战就是数据稀疏。 多语言
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[机器学习] ImageJ程序源码

说明： 一款极其强大的图像处理软件源码，源码中的相关处理算法非常值得借鉴和学习！
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[深度学习] SSD训练模型自动生成train，test的txt文档

说明： 在进行SSD训练时，需要两个txt文档，之前都是用excel表格拉取，但数量过多的时候比较麻烦，就写了一个小脚本，能自动生成train.txt和test.txt，也可以设置比例，比较方便
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[搜索引擎] 人工智能自动化设计

说明： 说是人工智能方面的东西，我没看懂，谁看懂的拿去，本想免费，但上传的资料总是默认5分，不懂在哪设置
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[深度学习] 华容道算法简洁版

说明： 华容道算法简洁版，
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[深度学习] 数据集：annotationResult 关于复述短语对（复述模板）、复述实例句--人工评分

说明： 有人工评分的复述短语对（复述模板）、以及对应的复述实例句，
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[机器学习] 机器学习降维法商权法

说明： 可用于数据预处理，对数据进行降维，适合解决网络泛化性能差
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[深度学习] py-faster-rcnn

说明： rbg大神的faster rcnn，https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
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