[深度学习] opencv_python-3.4.3-cp37-cp37m-win32.whl

说明： opencv_python-3.4.3-cp37-cp37m-win32.whl资源，对应python3.7,32位系统的windows
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[深度学习] opencv_python-3.4.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl

说明： opencv_python-3.4.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl资源，对应python3.6，64位系统
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[深度学习] opencv_python‑3.4.3‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl

说明： 2018.09.02 【小白】openCV_python入门杂记（1）__openCV安装续 最后找到了opencv_python‑3.4.3‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl的资源，在此进行分享，希望对各位有帮助。 【PS：本来想免费上传的，不过貌似现在只能最低1分上传了】
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[深度学习] Deep Learning With Python （中文尝鲜版）

说明： 深度学习：Python 教程 (Deep Learning With Python) Deep Learning With Python: Develop Deep Learning Models on Theano and TensorFlow Using Keras 使用 Keras、Python、Theano 和 TensorFlow 开发深度学习模型 原书网站： https://machinelearningmastery.com/deep-learning-with-python/
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[机器学习] 环状标记点识别

说明： 环状编码标记点的检测与识别，可实现图像中特征点的自动识别以及多福图像的配准
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[机器学习] Mathematical Models of Economic Growth and Crises

说明： This book is intended as a textbook for a first-year PhDcourse in mathematics for economists and as a reference forgraduate students in economics. It provides a self-contained,rigorous treatment of most of the concepts and techniques requiredto foll
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[深度学习] Deep Learning with Azure

说明： Get up-to-speed with Microsoft’s AI Platform. Learn to innovate and accelerate with open and powerful tools and services that bring artificial intelligence to every data scientist and developer. Artificial Intelligence (AI) is the new normal. Innova
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[深度学习] K-Competitive Autoencoder for Text

说明： K-Competitive Autoencoder for Text
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[深度学习] yolo-vehicle-detection

说明： yolo实现机车检测，精确度高。yolo实现机车检测，精确度高
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[深度学习] Deep Learning with Python

说明： Deep learning is a fascinating field. Artificial neural networks have been around for a long time, but something special has happened in recent years. The mixture of new faster hardware, new techniques and highly optimized open source libraries allow
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[VR] 虚拟现实技术开发

说明： 由交互式计算机仿真组成的一种媒体，能够感知参与者的位置和动作，替代或增强一种或多种感觉反馈，从而产生一种精神沉浸或出现在仿真环境（虚拟世界）中的感觉。
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[深度学习] Oxford flowers17数据集，已打乱并划分 训练集、验证集、测试集

说明： 文章《Keras 入门课6 -- 使用Inception V3模型进行迁移学习》https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/78889838 使用的数据集
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