[机器学习] Finite_Elements_Chapter_7.pdf

说明：1、有限元法应该是在差分法基础上建立起来的。有限元法：对物理模型进行离散，网格划分不用规则，就是各种单元可以混合使用，所以写不出方程也可以求解。 2、差分法：划分的网格是规则的，对方程进行离散化，就是用很多个差分代替微分，用线性方程组代替微分方程的一种方法。学地质应该不用太区了解 基本原理，要注重分析的过程，和看懂分析结果才重要，地质毕竟也是实际的工程领域
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[机器学习] Finite_Elements_Chapter_8.pdf

说明：1、有限元法应该是在差分法基础上建立起来的。有限元法：对物理模型进行离散，网格划分不用规则，就是各种单元可以混合使用，所以写不出方程也可以求解。 2、差分法：划分的网格是规则的，对方程进行离散化，就是用很多个差分代替微分，用线性方程组代替微分方程的一种方法。学地质应该不用太区了解 基本原理，要注重分析的过程，和看懂分析结果才重要，地质毕竟也是实际的工程领域
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[机器学习] Finite_Elements_Chapter_9.pdf

说明：1、有限元法应该是在差分法基础上建立起来的。有限元法：对物理模型进行离散，网格划分不用规则，就是各种单元可以混合使用，所以写不出方程也可以求解。 2、差分法：划分的网格是规则的，对方程进行离散化，就是用很多个差分代替微分，用线性方程组代替微分方程的一种方法。学地质应该不用太区了解 基本原理，要注重分析的过程，和看懂分析结果才重要，地质毕竟也是实际的工程领域
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[机器学习] MNIST手写数据集

说明：mnist手写数据集下载 入门小白必备数据集
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[机器学习] 树莓派彩虹屏替换文件

说明：解决树莓派3B+安装ubuntu mate 16.04 出现彩虹屏的问题。可在烧录完毕之后，将上传的文件中的四个文件，替换你自己内存卡中的四个文件。然后重启树莓派即可。
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[机器学习] 机器学习思维导图.rar

说明：10张高清机器学习思维导图，详细归纳了机器人学习的知识点和技能，助你快速步入人工智能的大门，人工智能是目前最火也是最难学的技术，入门门槛比较高，学习成本也比较高，想学习的同学可以借助思维导图快速提高自己的专业技能。
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[深度学习] ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.zip

说明：tensorflow训练的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17目标检测、图像分类模型。
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[机器学习] 基于MATLAB和改进Hough变换的车道线检测

说明：基于matlab的车道线检测程序，对比不同边缘检测算法，通过改进hough变换来检测视频中的车道线，每一步算法都具有详细的解释说明
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[深度学习] deeplabv3_cityscapes_train_2018_02_06.tar.gz

说明：deeplabv3_cityscapes_train_2018_02_06，deeplabv3权重，deeplabv3_cityscapes_train_2018_02_06，deeplabv3权重
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[深度学习] Mask_RCNN模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5

说明：Mask_RCNN模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
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[机器学习] 基于MATLAB和RANSAC的车道线检测程序

说明：与上一部分资源类似，这部分也是基于MATLAB的车道线检测程序，同样使用和对比了不同边缘检测算法，最后对得到的数据点进行随机采样一致性算法（RANSAC）拟合了车道线。
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[深度学习] dataset and bilstm_crf

说明：内容： NER数据集 + Bilstm_CRF的python代码实现 + readme.md文件 NER数据集：来自Kaggle的ner_annotated_corpus数据集（含有ner_dataset.csv和ner.csv两个csv文件） python代码: 包括数据预处理文件和bilstm_crf模型实现两个文件 readme.md: how to run the code
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