[深度学习] Learning to Navigate for Fine-grained Classification

说明：ECCV 2018 paper, Fine-grained image recognition,propose a novel self-supervision mechanism to effectively localize informative regions without the need of bounding-box/part annotations
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[深度学习] 采用深度学习方法的Python计算机视觉，第二卷

说明：采用深度学习方法的Python计算机视觉，第二卷 本书循序渐进共分为3卷， 第一卷为深度学习入门，第二卷为高级技术最佳实践，第三卷结合ImageNet大规模神经网络训练 Since this book covers a huge amount of content, I’ve decided to break the book down into three volumes called “bundles”. A bundle includes the eBook, video tutorial
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[机器学习] weka经典训练集

说明：提供给初学者测试使用，包括bank_data.arff wine.arff等
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[计算广告] 人工智能发展报告PPT模板

说明：人工智能发展报告PPT模板.pptx 超炫酷动态模板，你值得拥有！！
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[机器学习] 停用词中英文

说明：此文档内容为：在nlp处理中，中文、英文常用停用词中。
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[机器学习] MAR多元自适应样条回归

说明：MARS是一种全新的高度自动化的回归分析工具 MARS由斯坦福大学统计系Jerome H. Friedman开发 1991年在Annals of Statistics发表了长达65页的数学论文 某些灵感来源于CART® 生成光滑的曲线和曲面，而不是CART的阶梯函数 合适的目标变量是连续型的 在二元自变量上表现一样出色
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[机器学习] CART决策树

说明：CART已经被证明是一种“全局近似器” 如果给出预测变量x1.,,,xk以及一个需要预测的目标变量，CART保证可以发现预测变量和目标变量之间的关系。 前提条件是我们必须有足够的数据（可能需要几百万条记录） 标准的统计模型不是全局近似器，而一些神经网络是 所有决策树中，CART是唯一被证明的全局近似器。请看Breiman, Friedman, Olshen and Stone
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[机器学习] 官网文档_在 Windows 上安装 TensorFlow  _  TensorFlow

说明：本文为在 Windows上安装 TensorFlow的官方文档。 提供给被墙用户参考用。 资源分数无法置零，文档在本人主页亦可查询，欢迎访问。
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[机器学习] 官网文档_在Ubuntu上安装 TensorFlow  _  TensorFlow

说明：本文为在 Ubuntu上安装 TensorFlow的官方文档。 提供给被墙用户参考用。 资源分数无法置零，文档在本人主页亦可查询，欢迎访问。 Centos用户，可查看https://blog.csdn.net/qq_17753903/article/details/82355759
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[机器学习] 官网文档_在 macOS 上安装 TensorFlow  _  TensorFlow

说明：本文为在 macOS 上安装 TensorFlow的官方文档。 提供给被墙用户参考用。 资源分数无法置零，文档在本人主页亦可查询，欢迎访问。
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[深度学习] caffe加速:合并BatchNorm层和Scale层到Convolution层

说明：Convolution+BatchNorm+Scale+Relu的组合模块在卷积后进行归一化，可以加速训练收敛。但在推理时BatchNorm非常耗时，可以将训练时学习到的BatchNorm+Scale的线性变换参数融合到卷积层，替换原来的Convolution层中weights和bias，实现在不影响准确度的前提下加速预测时间。
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[深度学习] libcudnn7_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb

说明：cuDNN安装 sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb 没有报错的话到这里cuDNN就安装成功啦
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