[机器学习] 机器人抓取检测技术的研究现状_刘亚欣.caj

说明：基于学习的方法 机器学习方法已被证明对广泛的感知问题有效[32-36], 允许感知系统学习从一些特征集到各种视觉特性的映射[37]. 研究人员更是将深度学习引入抓取检测中,将学习方法应用于视觉中,引入学习方法对抓取质量进行评分[38]. 近期的文献采用了更丰富的特征和学习方法,允许机器人抓取部分被遮挡的已知物体[39] 或已知物体未知姿态[40] 以及系统之前未见过的全新物体(未知物体)[41],本文将讨论后一种情况. 早期的工作集中在仅从2D部分视图数据中检测单个抓取点,使用启发式方法基于此点
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[机器学习] R语言KNN预测Boston房价

说明：使用R语言编写KNN程序，对Boston房价进行预测，使用的数据集是R语言的内置数据集，计算方差，并且绘制出预测图
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[机器学习] Google《图学习与挖掘》综述

说明：在这次演讲中，Graph Mining team的创始人Vahab对本图挖掘和学习进行了高层次的介绍。这个演讲涉及到什么是图，为什么它们是重要的，以及它们在大数据世界中的位置。然后讨论了组成图挖掘和学习工具箱的核心工具，并列出了几个规范的用例。它还讨论了如何结合算法、系统和机器学习来在不同的分布式环境中构建一个可扩展的图学习系统。
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[机器学习] 基于TensorFlow框架，实现对图片分类、花朵识别

说明：基于TensorFlow框架，实现对图片分类，实现花朵识别，具有一定参考价值，学习资料分享，欢迎交流学习。
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[机器学习] 手写数字识别(包括卷积网络和朴素贝叶斯两种方法).zip

说明：朴素贝叶斯和卷积神经网络实现手写识别，包括已训练好的卷积神经网络模型文件(朴素贝叶斯使用matlab)
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[机器学习] Use Python design ASIC

说明：Python 用于ASIC 自动化设计，从基本python讲解到实际应用，深入浅出。是初学者必备资源。
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[机器学习] 自然语言处理预训练模型的研究综述

说明：近年来，深度学习技术被广泛应用于各个领域，基于深度学习的预处理模型将自然语言处理带入一个新时代。预训练模型的目标是如何使预训练好的模型处于良好的初始状态，在下游任务中达到更好的性能表现。
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[深度学习] Imatest测试注意事项.pptx

说明：Imatest工具使用：测试注意事项和结果分析。 色彩/白平衡、棋盘卡、FOV、清晰度、SFRplus
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[机器学习] 一对一直播引流脚本系统演示

说明：一对一直播是针对一个用户服务，主播不需要很高的颜值，不需要有什么才艺，只要善于聊天即可原理就是，主播在直播时候，打开松鼠直播管家系统，系统会自动筛选优质用户，会主动给用户发信息，照片 ，语音打招呼。智能回复 。同时来提高主播的曝光度，减少主播的空挡期，来提高主播的收益盈
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[深度学习] 神经网络手写数据集.zip

说明：用于测试最基本的神经网络的手写体数据集，其中已经划分了训练集和测试集，可以直接调用训练。train文件夹用于训练网络，val用于测试网络。手写数字图像集是训练集与测试集的集合
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[机器学习] AI教学视频

说明：一部非常好的ai教学
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[深度学习] yolo中的txt转换成需要的xml

说明：yolo中的txt转换成需要的xml
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