[机器学习] LeNet+AlexNet+ResNet论文

说明： 本资源包含LeNet，AlexNet和ResNet三大人工神经网络的论文，研究他们有助于进一步了解人工智能。
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[机器学习] google cartographer论文

说明： Cartographer主要理论是通过闭环检测来消除构图过程中产生的累积误差[1]。用于闭环检测的基本单元是submap。一个submap是由一定数量的laser scan构成。将一个laser scan插入其对应的submap时，会基于submap已有的laser scan及其它传感器数据估计其在该submap中的最佳位置。submap的创建在短时间内的误差累积被认为是足够小的。然而随着时间推移，越来越多的submap被创建后，submap间的误差累积则会越来越大。因此需要通过闭环检测适当的
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[机器学习] 第5课 线性代数初步_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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[机器学习] 第5课 线性代数初步_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5课 线性代数初步_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] 机器人与人工智能的融合发展简介

说明： 机器人与人工智能的融合发展简介，简要介绍了国际国内工业机器人和服务机器人的现状，当前行业的热点问题。
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[机器学习] 第5课 线性代数初步_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5课 线性代数初步_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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[深度学习] RDkit2016版本

说明： 国外大神写的，开源协议的化学信息处理架构，支持Mol，等协议，支持深度学习
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[机器学习] 第5课 线性代数初步_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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[机器学习] 第5课 线性代数初步_1

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] 电脑主板图纸2

说明： 本主板图纸中包含了常用的电脑主板的维修电路图纸，是维修与学习的好帮手。
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