[机器学习] BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类matlab代码

说明： BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类matlab代码
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[深度学习] GrabCut 分割照片中的对象

说明： 采用深度学习框架PyTorch实现，智能提取照片中的前景，不需要训练，自带训练好的模型，可以直接使用。 可直接用于opencv。
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[搜索引擎] 调用百度ocr进行图像文字读取

说明： 调用成熟的百度ocr技术，实现图片的文字读取 很准确、简单实用 值得使用
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[机器学习] 人工智能下一站—无人驾驶汽车

说明： 在人工智能时代下，无人驾驶汽车无疑是这个时代的热点
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[机器学习] Discovery of Latent 3D Keypoints via End-to-end Geometric Reasoning

说明： 关键点检测是许多计算机视觉任务的基础，如人脸识别、动作检测和自动驾驶等。来自Google AI的Supasorn Suwajanakorn等人带来了关于3D关键点检测的一种新方法：端到端几何推理。
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[深度学习] Caffe在windows下的安装配置及编译

说明： 该文件为Caffe在Windows下的安装、配置及编译。 文档中提供了各资源的下载路径 文档中提供了详细的安装及 编译步骤。 作业已经成功编译。
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[机器学习] PRML稀疏核机

说明： 稀疏核机，主要讲解了SVM和rvm，了解稀疏核机必读，选自PRML的第七章
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[深度学习] Neural Personalized Response Generation as Domain Adaptation

说明： Neural Personalized Response Generation as Domain Adaptation，哈工大，个性化文本生成模型。
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[机器学习] 易康中文操作指南

说明： 易康8系列操作指南，中文版，PDF，参考文档可以完成易康的基本操作。
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[机器学习] DPM模型（行人检测xml文件）

说明： DPM模型（行人检测xml文件）
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[深度学习] caffe下yolov1的detection层源码实现

说明： 在caffe下实现yolov1需要添加detection层，即需要在caffe特定目录下添加该层的源码实现。 （1）detection_layer.hpp放在caffe/include/caffe/layers下； （2）detection_layer.cpp放在caffe/src/caffe/layers下； （3）修改caffe/src/caffe/proto下的caffe.proto文件
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[深度学习] SE556JB双定时器

说明： 双定时器，可以同时用，军工级以上级别。非常好用，温度范围宽，
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