[机器学习] 应用MATLAB软件金融计算与金融数据处理

说明： 本书内容包含固定收益、资产组合理论和实务计算，详细讲解了MATLAB软件和VBA混合编程、MATLAB对数据库操作。本书附有大量实用的例子，内容十分丰富，读者只需具备基本的微积分基础知识即可顺利阅读大部分内容。
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[机器学习] 数值最优化第三章线搜索方法

说明： 数值最优化课程中，第三章，线搜索方法知识点讲解，部分证明过程已略去
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[机器学习] Statistical Data Analysis Using SAS software

说明： 基础篇介绍在SAS中如何通过菜单操作来完或统计分析任务 其内容包括：数据的输入输出和整理、描述性统计、假设检验、图形的制作、回归分析、多元统计分析、方差分析、协方差分析和时间序列分析等。提高篇中除了介绍用编程的方法实现基础篇中介绍的各种统计分析方法外 还特别增加了“SAS／IMI模块与矩阵运算语言”一章 此章介绍SAS提供的交互式矩阵语言。IML的语法和编程方法。通过IML编程可完成极为复杂而特殊的统计分析 特别适合于研究人员和采用特殊分析方法的人员使用。
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[深度学习] 最新自动驾驶行业报告

说明： 详细描述了自动驾驶行业的现状和发展路径，值得推荐！
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[深度学习] input_data_注解版.py

说明： 基于mnist数据集对input_data.py模块进行注解分析，可通过修改其中一些地方用于训练自己的数据集
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[深度学习] Mask R-CNN

说明： 简要概述实例分割任务，从语义分割FCN切入，详细讲解了mask r-cnn框架的各个部分，包括FPN，ROIAlign和mask分支
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[深度学习] flask-keras-cnn-image-retrieval-master

说明： 需要的环境：keras 2.0.1 及 2.0.5 版本均经过测试可用。推荐Python 2.7，支持Python 3.6. 此外需要numpy, matplotlib, os, h5py, argparse. 推荐使用anaconda安装
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[机器学习] 场景分类places365

说明： Places365是Places2数据库的最新子集。 Places365有两个版本：Places365-Standard和Places365-Challenge。 Places365-Standard的列车集有来自365个场景类别的约180万张图像，每个类别最多有5000张图像。 我们已经在Places365-Standard上培训了各种基线CNN，并将其发布如下。 与此同时，一系列的Places365-Challenge列车还有620万张图片以及Places365-Standard的所有图片
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[机器学习] 莫烦机器学习教程 2017.5.10 fix1

说明： 莫烦机器学习教程 2017.5.10 fix1
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[机器学习] 图像处理分析与机器视觉-Sonka-教辅-代码

说明： Image Processing Analysis and Machine Vision 算法代码 matlab实现 带图像素材
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[机器学习] ippicv_linux_20151201

说明： linux版本，安装opencv3.1时候，需要下载ippicv_linux_20151201.tgz 放在3rdparty\ippicv的对应路径下
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[机器学习] 基于图像分割的区域提取

说明： MATLAB实现的图像分割程序，通过读入一副图片，进行二值化和相应的分割算法之后，可以提取到相应的图像块，并且在不同的分割块上进行标注。代码中附带图片，可以直接运行。
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