[机器学习] 树莓派资料

说明： 树莓派嵌入式电脑PDF的中英文说明文档（操作编程说明，资源介绍等相关资料）。
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[机器学习] MINST测试样本自制的160个

说明： 用于测试神经网络对于手写字体的识别，本样本之后还会更新。
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[搜索引擎] 基于粒子群算法PSO的函数极值寻优

说明： 标准粒子群优化算法，单目标，基于粒子群算法PSO的函数极值寻优
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[深度学习] 人工智能图片打标签工具

说明： 人工智能学习，用于图片打标签的工具。可以标注训练数据集目标在图中的位置。
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[搜索引擎] 多目标粒子群优化算法

说明： MOPSO源代码，双目标，无约束，相对简单，适合初学者学习用
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[深度学习] 语义分割代码(网盘)

说明： 实现对图片和视频上的语义分割，python+opencv的代码结构，内含已训练好的模型，直接调用，缺组件可直接pip install
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[机器学习] CB-Insights_State-of-AI-Report

说明： 人工智能发展报告, 包含各个大牛对当前业界的看法, 以及业界的发展方向和主要研究方向
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[深度学习] visdom.server缺失的文件

说明： 当在启用visdom.server时候，会出现停在Downloading scr ipts.It might take a while。需要注释掉download_scr ipts，这会导致visdom缺失css,js，fonts文件。提供该文件集合方便大家下载
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[机器学习] 机器学习PPT笔记3

说明： 回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。
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[机器学习] Conditional Random Fields

说明： Conditional-Random-Fields-Probabilistic-Models-for-Segmenting-and-Labeling-Sequence-Data
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[机器学习] 深度学习笔记

说明： 很详细的吴恩达老师的深度学习笔记，分为神经网络、卷积网络、人脸识别、序列模型等方面的知识，整理的很仔细。
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[深度学习] 手动寻找的鱼类小型数据集

说明： 手动寻找的鱼类小型数据集，包含了很多种鱼的普适类别，图片质量有保障
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