[深度学习] Python优雅编程

说明： Python最大的优点之一就是语法简洁，好的代码就像伪代码一样，干净、整洁、一目了然。要写出 Pythonic（优雅的、地道的、整洁的）代码，需要多看多学大牛们写的代码，github 上有很多非常优秀的源代 码值得阅读，比如：requests、flask、tornado，下面列举一些常见的Pythonic写法。
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[机器学习] 多种群遗传算法-函数优化matlab代码

说明： 多种群遗传算法-函数优化，matlab代码，修改目标函数即可，详细标注，扩展性强
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[机器学习] 免疫算法matlab-物流中心选址的应用

说明： 免疫算法-物流中心选址中的应用，详细标注。解决经典的物流配送中心选址问题matlab代码
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[机器学习] 第6课 线性代数进阶_8

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第6课 线性代数进阶_7

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[深度学习] SVM入门SVM的八股简介

说明： 支持向量机(Support Vector Machine)是 Cortes 和 Vapnik 于 1995 年首先提出的， 它 在解决小样本、 非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势， 并能够推广应用到函数拟 合等其他机器学习问题中
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[机器学习] 第6课 线性代数进阶_6

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第6课 线性代数进阶_5

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] DU361啸叫+音频ic

说明： du361+音频处理iic+包括软件和调试方式，简单易用，有啸叫抑制，回声叠加，均衡器等功能
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[机器学习] 第6课 线性代数进阶_4

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第6课 线性代数进阶_3

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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[机器学习] 第6课 线性代数进阶_2

说明： 机器学习数学基础课程，视频清晰占用空间比较大。 会附上课件，方便学习。 共计十课： 第1课 机器学习与数学基础 第2课 微积分选讲 第3课 概率论选讲 第4课 参数估计 第5课 线性代数初步 第6课 线性代数进阶 第7课 凸优化初步 第8课 凸优化进阶 第9课 从数学到机器学习分类问题 第10课 深入理解SVM 由于每一课视频依然较大以及上传限制，所以分开上传。
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