[机器学习] 从图像信息中获得摄像机内参数矩阵

说明： 详细讲解如何使用图像中自带的exif信息计算摄像机的内参数矩阵
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[深度学习] 倒计时工具

说明： 倒计时工具　　倒计时.ppa
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[机器学习] Andrew Ng的Machine Learning课程自己做的笔记

说明： 自己学习Andrew Ng的Machine Learning课程时所做的笔记，包括其中提到的BP算法、SVM算法、K-means算法等的详细推导，给后续有意愿踏入人工智能的小伙伴们一个参考
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[深度学习] Video-based Sign Language Recognition without Temporal Segmentation.pdf

说明： Video-based Sign Language Recognition without Temporal Segmentation
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[机器学习] 斯坦福大学机器学习第三周编程作业

说明： 斯坦福大学 吴恩达老师的 机器学习第三周 编程作业，逻辑回归以及正则化
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[机器学习] KmeansDemo

说明： http://blog.csdn.net/huangyueranbbc/article/details/79425836 配套的源码和数据集下载 github:https://github.com/huangyueranbbc
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[机器学习] 埃森哲：智能企业，共建新契约，共赢无边界

说明： 如今技术已无处不在，无孔不入，不断改变人们的生活和工作方式以及及感受世界的方式。这种改变聚沙成塔，形成一场巨大的社会变革：技术内化在各种关系之中。2018年的《埃森哲技术展望》聚焦迅速更迭的技术进步，阐释新兴技术如何重塑日常生活以及整个社会，以及如何帮助企业探索未知的可能。
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[深度学习] BeerAdvocate--Preprocess

说明： 该语料为啤酒评论数据，共150W条评论，可用于细粒度的情感分析任务当中，即aspect extraction任务当中。 由于资源大小的限制，本资源分为原始数据和处理后的数据，该文件为处理后数据。在处理后数据当中，包含相应的词嵌入模型。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] BeerAdvocate--Source

说明： 该语料为啤酒评论数据，共150W条评论，可用于细粒度的情感分析任务当中，即aspect extraction任务当中。 由于资源大小的限制，本资源分为原始数据和处理后的数据，该文件为原始数据。在原始数据当中，包含1000条带标注信息的评论，共9245条句子，标注类别为Feel、Look、Smell、Taste和Overall五种Aspect类别。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[机器学习] 各种聚类算法介绍及对比

说明： 层次聚类：层次聚类 划分聚类法：Kmeans算法 基于密度的聚类：DBSCAN的概念
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[机器学习] 01 Linux基础

说明： Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中 有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
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[机器学习] 全景机器人商业计划书

说明： 项目的核心思想是利用全景机器人捕捉室内图像，应用WiFi技术实现全景机 器人的定位，系统工作站将采集到的定位信息转化为坐标信息，将采集到的图像 信息进行预处理、统一坐标变换、图像配准、图像融合和全景拼接形成360度全 景虚拟图像，最终根据用户需求发布指定格式的全景图像。
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