[深度学习] BBox-label

说明： 该工具集是基于python开发的，为图片打标签使用。其中标签的类别可以自己修改
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[深度学习] 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第三课）

说明： 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第三课），仅供参考。
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[深度学习] 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第四周）

说明： 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第四周），仅供参考。
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[深度学习] 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第三周）

说明： 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第三周），仅供参考。
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[深度学习] 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第二周）

说明： 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第二周），仅供参考。
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[深度学习] 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第一周）

说明： 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第一周），仅供参考。
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[深度学习] 图像数据预处理

说明： 改代码可以将gif图像批量转换成jpg格式，然后批量转换成mnist格式
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[机器学习] 频率切片小波变换MALTAB代码

说明： 频率切片小波变换程序（FTWT），matlab的m文件。从一种新的角度出发，通过自由选择频率切片函数、引进新尺度参数，在频率域实现小波变换，该变换能够很好地刻画信号各成分之间的相对能量关系。此外，频率切片小波变换的时频窗中心频率就是观测频率，而无需进行尺度换算。并在适当地方做好了备注。
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[深度学习] mnist格式的垃圾邮件数据集

说明： 里面有4个文件，训练集及标签：train_images_idx3_ubyte，train_labels_idx1_ubyte，测试集及标签：t10k_images_idx3_ubyte，t10k_labels_idx1_ubyte。其中图像大小都是128*128，训练集有5000多张（ham2000多，spam3000多），测试集1000多张（全为spam）。
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[机器学习] 右臂表面肌电信号数据

说明： 表面肌电信号采集数据，共6组，每组约3W条数据。数据来自真实采集。
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[深度学习] tensorflow

说明： 基于tensorflow的图片识别程序，上传图片、通过预模型识别5种花的一种，带web程序框架，自测运行通过，可直接部署到web端使用
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[深度学习] pytorch 0.3.0 windows版

说明： pytorch 0.3.0 for python3.6 windows64位版本，在anaconda下安装
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