[机器学习] 一种新型矩阵多点控制技术方案

说明： 多点运动控制系统由多个运动单元组成，包括运动控制，步进伺服马达，机械结构以及控制软件等。多点运动控制在艺术视觉、物流、智能家居等领域都有着广泛的应用。在艺术视觉领域，大量运动单元有规则的运动，可以展现出曲线、曲面、文字和图案，并配以背景音乐和灯光，展现出一种灵动的艺术。
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[机器学习] svm matlab文件

说明： LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模
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[机器学习] svm python文件

说明： LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模
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[深度学习] BERT Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

说明： NLP领域取得最重大突破！谷歌AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩。毋庸置疑，BERT模型开启了NLP的新时代！
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[机器学习] 复旦大学中文文本分类测试集

说明： 内部是复旦大学中文文本分类测试集，含有多个行业类型，2积分是全网比较低
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[机器学习] SVM android jar包

说明： LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件可以解决C-SVM、ν-SVM、ε-SVR和ν-SVR等问题，包括基于一对一算法的多类模
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[深度学习] 支持多层输出的TensorRT

说明： 这个demo是支持多层输出网络结构的TensorRT接口，原始资源来源于github，相应链接找不到了，不好意思;
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[深度学习] 基于社交网楼的用户画像

说明： LINE和PUHE合并 学习用户社交网络连接嵌入。 提议 方法在SMP CUP 2017用户分析竞赛中评估 数据集。 实验结果证明了兼顾用户 行为嵌入和社交网络连接嵌入改进 用户有效地进行分析。
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[机器学习] weka jar包

说明： 介绍Weka的主要原因是初学者可以使用图形界面进行应用机器学习，而无需进行任何编程。 这是一件大事，因为处理流程，处理数据和尝试算法是初学者应该学习的内容，而不是学习另一种脚本语言。
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[深度学习] 自然语言处理综述中文版

说明： 【JMBook】Daniel Jurafsky and  James H. Martin,2008. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, Prentice-Hall. 2nd Edition 自然语言处理综述的中文版。
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[深度学习] tensorflow logistics事例

说明： logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
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[深度学习] TensorRT的Prelu层

说明： 主要是加入到TebsorRT的Prelu层，用于模型加速，适用于含有Prelu的网络结构;
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