[深度学习] 广东工业大学Hadoop高级应用实验报告

说明：广东工业大学Hadoop高级应用实验报告，已经完成的，拿来就可以借鉴和使用，希望给个留言好评，谢谢各位大佬
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[深度学习] yolov4-tiny.zip

说明：tiny yoloV4的预训练权重模型文件，包括 yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights 模型比较小，速度非常快，结合opencv可以实时检测，亲测有效。
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[机器学习] keras-ocr 模型文件 craft_mlt_25k.h5 crnn_kurapan.h5

说明：keras-ocr 模型文件 craft_mlt_25k.h5、craft_mlt_25k.pth、 crnn_kurapan.h5 、crnn_kurapan_notop.h5
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[机器学习] csBP.m 布谷鸟bp算法

说明：布谷鸟bp算法，无bug，结果好，可以外接matlab一起使用，不会有任何错误，希望大家放心上使用，大家可以下载学习哦
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[深度学习] 斯坦福glove预训练的词向量

说明：预先训练的单词向量。 维基百科2014 + Gigaword 5（6B令牌，400K词汇，无章，50d，100d，200d和300d载体）：glove.6B.zip
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[机器学习] 数值分析的第一章课件

说明：介绍了数值分析第一章的内容 通过以上实验发现第一种算法是不稳定的，而第二种算法是稳定的（无论初值给多少，都能稳定的收敛），第一种算法中，由于误差 en=|In-In*|=|-20*In-1+1/n-(-20*In-1*+1/n)|=20*|In-1-In-1*| 由上式可知，第一种算法每计算一步误差都扩大了20倍。 在第二种算法中， en=|In-In*|=|1/(-20)*In+1+1/(20*(n+1))-(1/(-20)*In+1*+1/(20*(n+1)))|=1/20*|In+1-In
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[深度学习] 维基百科中文词向量.zip

说明：维基百科词向量 sgns.wiki.char.bz2解压后文件后缀名是.char, 可以通过一些方法得到.txt结尾的文件，有35万多个字词和符号，300维的向量表示。将词向量作为词嵌入层时需要加载全部的词向量到内存，如果计算机的内存不够大，会直接内存溢出。所以，截取8000，20000个词汇的词向量进行使用，在配置普遍的设备也能运行。该项目提供了100多个使用不同表示（密集和稀疏），上下文特征（单词，ngram，字符等）和语料库训练的中文单词向量（嵌入）。人们可以很容易地获得具有不同属性的预训
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[机器学习] 基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵

说明：基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵， 包含上述三个方法的python代码实现，全部在Jupyter Notebook上实现的。
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[深度学习] FastAPI封装YOLO目标检测模型

说明：使用fastAPI对Opencv调用YOLO检测模型的过程进行封装，实现通过调用借口直接获取检测结果。
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[深度学习] scikit_image-0.13.1-cp35-cp35m-linux_armv6l.whl

说明：scikit_image资源，适用于python3.5，linux版本。 在加载时应是import skimage。
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[机器学习] 遗传算法优化BP神经网络

说明：基于遗传算法优化的BP神经网络是科研中的常用方法，通过遗传算法优化初始神经网络的权值阈值，使模型更快收敛，同时降低陷入局部最优的可能，本资源代码中，只需更改加载数据，拿来即用。
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[VR] OpenGL小车 带碰撞检测

说明：从3ds导入的小车模型，配置了纹理光照和碰撞检测,带AI，从3ds导入的小车模型，配置了纹理光照和碰撞检测,带AI，从3ds导入的小车模型，配置了纹理光照和碰撞检测,带AI
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