[机器学习] numpy-1.19.5+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl

说明：numpy+mkl py37
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[深度学习] tensorflow-models-2021-1-9.7z

说明：tensorflow/models git hub下载巨慢无比，好不容易下载下来后上传备份， 下载最新日期是：2021-1-9
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[机器学习] Nonlinear-Fitting-with-Levenberg-Marquardt-Method.zip

说明：非线性优化：Levenberg-Marquardt方法 列文伯格马夸尔特算法 Matlab版本，附带运行例子
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[深度学习] C++编译好的windows版tensorflow2.0（windows10+vs2015+tensorflow2.0）

说明：c++语言直接调用tensorflow模型。
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[机器学习] 我的博客中OCR系列的原图源码

说明：我的博客中OCR系列的原图源码
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[机器学习] 基于深度学习的信源信道联合编码方法综述

说明：信息论的经典结果表明，信源信道分离编码是渐进最优的。但现代通信系统对时延、带宽等愈发敏 感，分离设计对解码具有无限计算能力这一假设难以成立。带宽有限时，相对于信源信道联合编码，分离编 码已被证明是次优的。
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[机器学习] pmdarima-master.zip

说明：Auto_arima
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[机器学习] 12382868_GermanCredit.xls

说明：德国信贷数据集GermanCredit
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[机器学习] 帝国主义竞争算法Matlab源码，基本每行都有中文注释

说明：matlab 实现帝国竞争算法，帝国竞争算法受帝国主义殖民竞争机制的启发，Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出了一种新的智能优化算法—帝国竞争算法 (ICA)。与GA, PSO, ABC等受生物行为启发的群智能算法不同，ICA受社会行为启发，通过摸拟殖民地同化机制和帝国竞争机制而形成的一种优化方法。ICA也是一种基于群体的优化方法，其解空间由称为国家的个体组成。ICA将国家分为几个子群，称为帝国。在每个帝国内，ICA通过同化机制使非最优的国家(殖民地)向最优国家(帝国主义
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[机器学习] 构建对CIFAR-100数据集中的图像进行分类的CNN

说明：构建对CIFAR-100数据集中的图像进行分类的CNN CIFAR-100 数据集与 CIFAR-10 类，但是它包含了 100 个分类，每个分类 600 张图片，其中 500 张用于训练，100 张用于测试。CIFAR-100 中的100 个分类被群组成了 20 个超类。每张图片都有一个“细粒度”的标签，即表示它属于哪个类，以及一个“粗粒度”标签，即表示它属于哪个超类。 下面是 CIFAR-100 中的各个分类:
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[机器学习] 【房价预测】BP神经网络回归的现实应用

说明：BP神经网络回归的现实应用-上海市二手房价格影响因素分析——思路剖析和结果分享 博客链接： https://blog.csdn.net/qinglingLS/article/details/112082797
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[深度学习] aaai_2020_xai_tutorial_Explainable AI.pdf

说明：AI模型可解释性是当前非常火爆的领域，本资料是AAAI 2020 tutorial的PPT，内容非常丰富，值得学习
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