[VR] Openvx视觉计算框架了解

说明： Openvx视觉计算框架了解，大体知道openvx的发起者，目的及用途。
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[深度学习] 基于深度学习的感知-从算法到嵌入式实现

说明： 本文主要介绍了基于深度学习的感知-从算法到嵌入式实现
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[机器学习] L4/L5自动驾驶路线与挑战

说明： 主要描述L4/L5自动驾驶路线与挑战，多数企业在即将来临的自动驾驶大潮中如何面临新的机遇和挑战。
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[深度学习] MobileNetSSD_deploy网络文件适用于demo.py

说明： 官网所下的文件可能无法同步运行这个是可以的
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[机器学习] scikit-learn0.19中文文档超清版

说明： 机器学习python库scikit-learn0.19最新版官方文档中文版超清资源
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[深度学习] 通过反转图像来理解深度图像

说明： 反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工作所采纳比如：场景分割、生成模型等。其中反卷积（Deconvolution）也
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[深度学习] 反卷积（卷积层的可视化）

说明： 反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应用，其被越来越多的工作所采纳比如：场景分割、生成模型等。其中反卷积（Deconvolution）也
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[深度学习] 生成对抗性网络的统一框架（paper）

说明： 有监督的深度学习就是输入的数据有语义标签，输出的结果由人类标识对错。但很多科学家认为无监督学习才是未来的发展方向，让机器自己从原始数据中发现规律。对抗生成网络就是其中的一种方法。 Christian Szegedy（克里斯坦.赛格德）等人在ICLR2014发表的论文中提出了深度学习对抗样本的概念，即在输入的数据集中故意添加细微的干扰，形成输入样本，导致深度神经网络得出错误的输出。这个错误在人看来一目了然，机器却跌入陷阱
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[深度学习] Building Chatbots with Python(2019)

说明： by Sumit Raj Apress 2019-02-04 192 pages Build your own chatbot using Python and open source tools. This book begins with an introduction to chatbots where you will gain vital information on their architecture. You will then dive straight into natur
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[机器学习] 点焊机技术

说明： 通过控制电路来控制时间及电流强度，达到对焊点的控制
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[机器学习] 人工智能蔡自兴课后题及答案

说明： 人工智能课程蔡自兴老师的课后题及答案，适合学习这门课程的同学用作练习，也可以用作考试的复习资料。
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[机器学习] MyTxtSegTagTool

说明： MyTxtSegTagTool分词和词性标注工具，简单好用，做分词和词性标注必不可少
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