[机器学习] 基于两种低层特征分布的图像质量评价

说明： 两种低层特征分布的图像质量评价（Two Low-lever Feature Distribution No reference image quality assessment，TLLFD NR IQA），考虑到局部二值模式和梯度可以分别反映图像的纹理信息和结构信息。通过提取广义局部二值模式的加权直方图和利用weibull分布来拟合图像的梯度特征，然后利用支持向量机回归建模。
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[深度学习] “中国法研杯”司法人工智能挑战赛

说明： “中国法研杯”司法人工智能挑战赛
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[搜索引擎] C#下调用Stanford CoreNLP

说明： C#下调用Stanford CoreNLP,实现中文分词,命名实体识别,词性判断.附件中只包含如何调用,需自行从stanford官网下载模型和语料
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[机器学习] softmax regression测试代码

说明： 代码实现了softmax regression。 包含训练代码，测试代码和训练数据。
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[机器学习] 行人检测完整跑通代码

说明： 资源为行人检测完整跑通代码，主要采用hog+svm进行实现，文件中包含各个代码的各个目录以及cmakelist等编译文件，训练图片较大以去除，训练图片下载及代码说明可参见博客：https://blog.csdn.net/yph001/article/details/83053475
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[深度学习] ubuntu cuda cudnn

说明： ubuntu16.04 cuda9.0 cudnn7.1.0.3 tensorflow-gpu
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[机器学习] 基于蝙蝠算法的PID参数优化

说明： 基于蝙蝠算法的PID参数优化，本文档在测试完蝙蝠算法的优越性之后对热工系统的重要参数pid参数进行的优化，观察了优化结果。同时还与模糊算法优化结果进行了比较。
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[机器学习] AGV减震弹簧刚度的选择及仿真

说明： A GV 驱动轮对地面的附着性能直接决定着 AGV 能否有效行走，同时也影响着对其运行轨迹控制性能。为了使A G V 在地面凸起障碍下和凹陷障碍环境下驱动轮有足够的附着力，同时自由轮也平稳的接触在地面上 ，先从 A G V 整体结构入手，分析了整个 A G V 的力学模型，选取 了合适的减震弹簧总体刚度
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[深度学习] 基于短时间交通流预测研究

说明： 深度学习参考文件，仅供大家参考学习，本文当时一篇关于深度学习交通预测的文档。
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[深度学习] cudnn-9.0-linux-x64-v7.0.5.tgz

说明： TensorFlow1.6+cuda9+cudnn-9.0-linux-x64-v7.0.5.tgz
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[机器学习] 机器人能否取代人类

说明： 任何计算机与自行车一样本身只是一台机器, 毫无智能可言, 这个真相可能与普通大众头脑中的印象截然相反. 计算机之所以被人们视为聪明, 是因为人类向它输入了算法. 算法的作用就是告诉机器: 第一步做什么, 第二步做什么, 以至于无穷. 机器相对于人类的长处就是: 1. 执行速度快. 人可能需要一年或者十几年执行完的步骤, 它可能只需要几分钟甚至几秒钟. 2. 非常准确的执行. 它没有感情, 不知疲劳, 绝对不折不扣的执行算法.
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[VR] RKSLAM AR软件

说明： RKSLAM AR增强现实软件，章国锋教授团队开发，有几个凳子AR模型。
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