[深度学习] 2018年ECCV会议所有目标跟踪方向投稿论文，以及少部分代码

说明：2018年ECCV会议所有目标跟踪方向投稿论文，以及少部分代码
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[深度学习] 图像理解经典综述详细翻译

说明：翻译于经典图像理解综述文章。”从图像生成自然语言描述是计算机视觉，自然语言处理和人工智能（AI）交叉处的一个新兴的跨学科问题。 这项任务通常被称为图像或视觉字幕/描述(captioning)，它构成了许多重要应用的技术基础，如语义视觉搜索，聊天机器人的视觉智能，社交媒体中的照片和视频分享以及帮助视障人士感知周围环境视觉内容。由于最近深度学习的发展，人工智能研究界近年来在可视字幕方面取得了巨大的进步。”
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[机器学习] 机器学习——Dropout,python实现

说明：dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃，本代码在minist数据集实现。
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[机器学习] 机器学习——梯度下降python实现

说明：机器学习中经典的优化算法，让loss快速达到更小，本代码在minist数据集测试分类算法，取得很好的结果。
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[机器学习] 机器学习——交叉熵python实现

说明：机器学习——交叉熵python实现，基于TensorFlow，一般在机器学习做loss评估。
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[机器学习] 机器学习——minist数据集分类python实现

说明：机器学习——minist数据集分类python实现，亲测有效。
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[机器学习] ABB机器人调试步骤

说明：ABB机器人调试步骤及标准的详细说明，适合初学者参考。
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[深度学习] End-to-End Task-Completion Neural Dialogue Systems

说明：One of the major drawbacks of modu- larized task-completion dialogue systems is that each module is trained individu- ally, which presents several challenges. For example, downstream modules are af- fected by earlier modules, and the per- formance of
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[深度学习] R2CNN: Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection

说明：In this paper, we propose a novel method called Rotational Region CNN (R2CNN) for detecting arbitrary-oriented texts in natural scene images. The framework is based on Faster R-CNN [1] architecture. First, we use the Region Proposal Network (RPN) to
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[深度学习] HMM-based Script Identification for OCR

说明：HMM-based scr ipt Identification for OCR While current OCR systems are able to recognize text in an increasing number of scr ipts and languages, typically they still need to be told in advance what those scr ipts and languages are. We propose an appr
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[机器学习] 金融工程券商研报

说明：金融工程券商研报，包含以下部分： 申万宏源机器学习及其在金融市场中的应用 零基础python代码策略模型实战 机器学习量化投资实战指南 人工智能选股之python实战 基于短周期价量特征的多因子选股体系 人工智能选股框架及经典算法简介
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[深度学习] shuffleNetV2网络

说明：支持pytorch，支持caffe ，ShuffleNet_V2网络训练用 ；
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