[深度学习] Deep Learning Cookbook Practical Recipes to Get Started Quickly

说明：Deep learning doesn’t have to be intimidating. Until recently, this machine-learning method required years of study, but with frameworks such as Keras and Tensorflow, software engineers without a background in machine learning can quickly enter the f
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[机器学习] 激光SLAM后端优化方法

说明：一种非常经典的SLAM后端优化方法，相比其他方法，该方法适合新手熟悉后端算法的流程。
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[深度学习] 2019年Al发展趋势

说明：2019年人工智能发展趋势研究，Artifcial Intelligence in 2019（by Eugenio Culurciel）， how machine learning is evolving into AI。
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[机器学习] Fanuc机器人最齐全的说明书

说明：这是我接触到的介绍最详细的有关Fanuc机器人使用方法的说明书
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[搜索引擎] 输出两个文本中的不同行

说明：功能：将两个文本文件中的每一行循环对比，如果其中一个文本中的一行字符在另一个文本不存在，则输出。 可实现：可经过简单修改将相同字符输出。 平台：python
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[深度学习] 新鲜出炉的2018中科院分区期刊目录(PAMI,TIP,IJCV)

说明：新鲜出炉的2018中科院分区期刊目录(包括PAMI,TIP,IJCV)
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[机器学习] 那智机器人指令

说明：那智机器人一直在工业机器人领域中处于领导地位，引领着机器人行业的发展，给制造业的发展带来了不可磨灭的贡献
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[机器学习] 基于多特征融合的早期火灾烟雾检测

说明：利用混合高斯模型背景差法提取前景中的疑似区域，根据早期烟雾在 ＲGB 和 HIS 空间的颜色模型提取疑似区域的颜色特征值，通过二维离散小波变换提取背景模糊特征值，通过计算疑似区域像素数与其最小外接矩形面积比提取轮廓不规则特征值． 根据文中提出的综合判据，融合三种特征值进行烟雾判别． 对公用视频和拍摄视频进行测试．
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[机器学习] 基于多光谱分离的烟雾检测

说明：三波段光谱法简便可行，分离度好，，不仅克服了传统图像和视频检测方法无法区分烟雾和水雾的缺点，而且无需进行复杂的光谱数据分类计算，在火灾监测领域很有实用价值。
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[机器学习] 采用图像金字塔纹理和边缘多尺度特征的烟雾检测算法

说明：提出了一种采用图像金字塔纹理和边缘多尺度特征的烟雾检测算法。首先，该算法将图像进行金字塔分解，然后在每层图像上提取局部二元模式 ( LBP) 和边缘方向直方图( EOH) ，采用不同池化方法得到金字塔局部二元模式( PLBP) 和金字塔边缘方向直方图( PEOH) 序列特征，分别用于表征烟雾纹理和边缘信息，首尾相连这些直方图后，采用支持向量机( SVM) 进行训练、 识别烟雾。
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[机器学习] Gauge Fields Knots and Gravity

说明：This is an introduction to the basic tools of mathematics needed to understand the relation between knot theory and quantum gravity. The book begins with a rapid course on manifolds and differential forms, emphasizing how these provide a proper langu
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[深度学习] MobileNet-SSD 计算 P-R曲线

说明：用于计算 SSD/Mobilent-SSD/Shufflene-SSD/Squeezenet-SSD的准确率和P-R曲线
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