[机器学习] A*算法求解迷宫寻路问题（启发式算法）

说明：入口坐标和出口坐标分别为(startx,starty)和(endx,eny)，每一个坐标点有两种可能：0或1，其中0表示该位置允许通过，1表示该位置不允许通过。以寻路问题为例实现A*算法的求解程序，设计两种不同的估价函数。
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[深度学习] Object_Detection_using_CNN.zip

说明：在本系列文章中，我们将展示如何制作AI队列长度检测器。我们将从在自定义数据集上受过训练的从头开始实现一个简单的对象检测器开始，并以实时方式检测和跟踪对象（在我们的例子中为人类）。稍后，我们还将看到如何使用像YOLO这样的预训练对象检测网络来提高解决方案的效率。
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[深度学习] Part_2-20201022T134217Z-001.zip

说明：使用对象检测算法时，基本方法是尝试通过在目标对象周围绘制边界框来定位目标对象。由于可能存在多个感兴趣的对象，并且事先不知道它们的出现次数，因此会产生可变长度的输出层，这意味着无法通过构建由完全连接的层组成的标准深度神经网络来解决对象检测问题。解决此问题的一种方法是从图像中获取不同的感兴趣区域，并使用神经网络检测每个特定区域内是否存在所需对象。由于所需对象在图像中可能具有不同的纵横比和位置，从而导致大量区域并最终在计算上爆炸，因此该方法似乎也失败了。
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[深度学习] Part_3-20201022T134141Z-001.zip

说明：我们将使用ShangaiTech数据集。数据集分为两部分。对于本文，我们将仅与B部分一起为人群训练模型，然后在自定义数据集上对其进行测试。您可以选择使用其中任何一个部分。该代码可以与任何一个正常工作
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[深度学习] K210单片机 20类分类模型及实现代码

说明：该工程用于实现使用ncc工具箱对.tflite模型进行转换，得到的kmodel模型在K210单片机中实现20类物体分类任务。硬件：Sipeed Maix Dock开发板；软件：MaixPy IDE，NNCase Converter v0.1.0 RC5（模型转换工具）,20类yolo模型.tflite,及使用说明
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[机器学习] 人工神经网络.pdf

说明：早在 1980 年代，人们对神经网络充满了兴奋和乐观，尤其是在 BP 被大家广泛知晓后。而在 1990 年代，这样的兴奋逐渐冷却，机器学习领域的注意力转移到了其他技术上，如 SVM。现在，神经网络卷土重来，刷新了几乎所有的记录,在很多问题上也都取得了胜利。
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[深度学习] ABCNet - Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-curve Network.mp4

说明：ABCNet - Real-time Scene Text Spotting with Adaptive Bezier-curve Network.mp4
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[深度学习] 树莓派 4b 最新arm64版 pytorch1.7 whl

说明：树莓派 4b 最新arm64版 pytorch1.7 whl。请注意这是arm64喂版的，不是32位版的。python版本是3.7
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[深度学习] torchvision-0.8.0a0+45f960c-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

说明：树莓派 4b 最新arm64版 torchvision0.7 whl。请注意这是arm64喂版的，不是32位版的。python版本是3.7
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[深度学习] Mnist 数据代码范例

说明：建立了基本的图像处理流程范例，以mnist 为基本的code 去实验各种的函数代码： 主要包括： 基本的模型保存和恢复 训练过程中监控各种指标
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[机器学习] [GCN论文讲解PPT]Dropedge：面向节点分类的deepGCN

说明：一个对论文DROPEDGE: TOWARDS DEEP GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS ON NODE CLASSIFICATION（Dropedge：面向节点分类的deepGCN）进行讲解的原创PPT，有21页。
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[深度学习] BERT中文情感分类开源项目

说明：项目主要是利用BERT实现中文的情感分类 主要实现包括： bert 模型的实现 利用起进行情感分类 需要版本 python3 和tensorflow 大于1.10
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