[深度学习] deep learning python

说明： 深度学习deep learning 的PYTHON实现，全英文版本......
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[机器学习] 机器人的创意设计与实践

说明： 对机器人基本知识介绍，讲解了机器人的创意设计，并对实践进行分析。
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[机器学习] 机器人及机械手控制系统

说明： 介绍了机器人和机械手基本知识，并对控制系统进行了详细讲解。
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[深度学习] AI刺激半导体行业的又一波创新浪潮

说明： 华登国际合伙人王林毕业于浙江大学计算机系，在半导体行业有多年工作经验，对AI与芯片两条赛道之间的相互影响有深刻见解
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[机器学习] shape_predictor_68_face_landmarks

说明： 这是一个人脸识别代码工具，具体也是参考别人写的，哈哈哈
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[机器学习] AI 全套教学视频（三）

说明： 1、数据结构基础 2、机器学习基础视频 -- 逻辑回归和朴素贝叶斯
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[深度学习] 美团2018算法干货总结

说明： 本附件，总结了2018年美团点评在将深度学习应用在17个场景的实际案例，干货中的干货
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[深度学习] 阿里云kubeflow ppt

说明： 阿里云基于kubernetes的tensorflow部署 kubeflw实践经验谈
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[机器学习] k-means聚类算法实现

说明： 1.首先，我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量，最好快速地查看一下数据，并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量，在上面的图形中是“X”。 2.每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类，然后将这个点分类为最接近它的组。 3.基于这些分类点，我们通过取组中所有向量的均值来重新计算组中心。 4.对一组迭代重复这些步骤。你还可以选择随机初始化组中心几次，然后选择那些看起来对它提供了最好结果的来运行
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[机器学习] 图灵经典论文《ON COMPUTABLE NUMBERS, WITH AN APPLICATION TO THE ENTSCHEIDUNGSPROBLEM》

说明： 本文是阿兰图灵的经典代表论文，文中对图灵机概念进行了细致阐述。本文论述的计算机概念为后来人类使用的各种现代计算机的设计提供了重要的思路来源
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[深度学习] 数据增广论文

说明： 数据增广论文Chuanhai Zhang et al. 2017 Keywords: Real data augmentation Unbalanced data Image classification
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[机器学习] No package

说明： 在使用新的ros导航包的时候，会提示-- Checking for module 'orocos-bfl' -- No package 'orocos-bfl' found CMake Error at /usr/share/cmake-3.5/Modules/FindPkgConfig.cmake:367 (message): A required package was not found Call Stack (most recent call first): /usr/share/cm
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