[深度学习] LaneNet训练自己教程

说明： 车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割
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[机器学习] 朴素贝叶斯原理讲解及不调包python实现

说明： 详细讲解了朴素贝叶斯的数学原理，及其思想。以及使用朴素贝叶斯方法对莺尾花进行分类。代码实现基于python，采用了不调包的方法实现本算法。本课件转载于菊安的机器学习。
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[机器学习] Online Learning and Sequential Anomaly Detection in Trajectories

说明： Detection of anomalous trajectories is an important problem in the surveillance domain. Various algorithms based on learning of normal trajectory patterns have been proposed for this problem. Yet, these algorithms typically suffer from one or more l
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[机器学习] 4种单功能智能小车脚程（使用51单片机）

说明： pdf文件，4种智能小车（4路智能寻迹小车，遥控器遥控小车，手机蓝牙小车，超声波避障小车）
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[深度学习] 基于循环神经网络的日内预测

说明： 循环神经网络的python应用代码。可参考。但注释较少，适合一定基础的，下载时请慎重。
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[深度学习] SSD论文翻译（SSD: Single Shot MultiBox Detector）

说明： 本资源是本人翻译的Single Shot MultiBox Detector的一文，出自于2016年，主要内容是完成行人重识别的网络构建，不仅提高了识别准确率，并且提高了是别的速度。其中，作者的一些设计思路很有启发。
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[深度学习] mnist数据集

说明： mnist手写数据集，训练数据集包含 60,000 个样本, 测试数据集包含 10,000 样本. 在 MNIST 数据集中的每张图片由 28 x 28 个像素点构成,
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[深度学习] MINIST手写数字数据

说明： MINIST手写数字数据，我将idx格式转成图片的数据，分为测试集和训练集
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[机器学习] matlab实现的神经网络预测

说明： （1）时序预测（2）绘制预测值和真实值对比曲线（3）绘制真实值和预测值的误差对比曲线（4）可以通过更改参数显示多个预测值
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[机器学习] 机器学习迁移学习简明手册

说明： 机器学习迁移学习简明手册。 迁移学习作为机器学习的一大分支，已经取得了长足的进步。本手册简明地介绍迁移学习的概念与基本方法，并对其中的领域自适应问题中的若干代表性方法进行讲述。最后简要探讨迁移学习未来可能的方向。 本手册编写的目的是帮助迁移学习领域的初学者快速入门并掌握基本方法，为自己的 研究和应用工作打下良好基础。 本手册的编写逻辑很简单：是什么——介绍迁移学习；为什么——为什么要用迁移学习、为什么能用；怎么办——如何进行迁移 (迁移学习方法)。其中，是什么和为什么解决概念问题，这是一切的前
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[机器学习] 常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有

说明： 这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。
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[机器学习] Training for Task Specific Keypoint Detection

说明： In this paper, we show that a better performance can be achieved by training a keypoint detector to only find those points that are suitable to the needs of the given task. We demonstrate our approach in an urban environment, where the keypoint dete
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