[深度学习] yolov5x.pt

说明：yolov5预训练集
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[深度学习] yolov5l.pt

说明：yolov5预训练集
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[深度学习] yolov5m.pt

说明：yolov5预训练集
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[深度学习] rknn-toolkit-x86-cp35.whl

说明：因为官方的下载已经不支持python3.5的版本，所以上传rknn-toolkit-cp35版本，以便于像我一样的使用python3.5的用户在PC安装虚拟环境
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[深度学习] ldw-test-csdn.tar.gz

说明：一种车道线检测方法，效果在高速上还可以，对于破损道路，光照变化太大等道路效果不佳，后续继续改进（直方图均衡以及多特征融合等等），这里有个基础版本的接口.大致步骤如下 （1）图像灰度化 （2）图像高斯滤波 （3）边缘检测 （4）获取掩膜，获取感兴趣区域 （5）霍夫变换检测直线 （6）将检测到的车道线分类，设置阈值，以图像中线分为左右两边的车道线，存入一个vector （7）回归两条直线，即左右分别两个点，且求出斜率方程 （8）确定车道线的转弯与否
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[深度学习] VGG19网络参数——mat格式文件

说明：该文件为VGG19网络参数，文件名称为vgg.mat，本人在做风格转移时使用VGG19网络进行特征图的提取，详细内容请见：https://blog.csdn.net/qq_40298054/article/details/109433146
<qq_40298054> 在 上传 | 大小：532676608

[机器学习] 神反转策略精准操作系统.zip

说明：神反转这款EA不是传统意义上的加仓策略，而是在策略上有先进创新玩法。它算一款做单准确率很高的策略。 开仓条件：其首单开仓的开仓条件为当前时间框架下离多少期均线的多少点的位置（默认，可以人工设置）。如果在默认期均线下方的点的地方，则做多；在默认期上方的点的地方，则做空。 策略优点：这一开仓条件的用意很显然：在偏离均线较远的地方，价格回调的几率更大，逆势行走的距离会很短，从而使回调盈利的概率增大，风险减小。也带有整体金额止损，可以降低风险，这算不上是该款EA独到的地方。 平仓条件:EA采用了“部分
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[深度学习] 用opencv的dnn模块实现Yolo-Fastest的目标检测.zip

说明：python opencv yolov3 目标检测，用opencv的dnn模块实现Yolo-Fastest的目标检测。 用opencv的dnn模块实现Yolo-Fastest的目标检测。 用opencv的dnn模块实现Yolo-Fastest的目标检测。
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[机器学习] dhu机器学习PCA大作业（报告，含代码、图、扩展题）

说明：dhu大威机器学习绿萝pca大作业报告，含程序代码、结果图、扩展题等，结构完整，内容清晰，欢迎需要的同学借鉴学习
<weixin_42628215> 在 上传 | 大小：1048576

[机器学习] DHU机器学习GM/EMM大作业报告

说明：DHU机器学习GM/EMM大作业报告（含程序代码、结果图、结果分析等），内容完整，结构清晰。本次不含扩展题，因此仅供菜鸡使用。
<weixin_42628215> 在 上传 | 大小：3145728

[机器学习] kinect2.0数据采集

说明：matlab采集kinect2.0彩色与灰度图像，需提前在附加功能的硬件支持包中下好关于Kinect的包
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[机器学习] 凸包算法（Graham）.doc

说明：凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。 在一个实数向量空间中，对于给定集合，所有包含的凸集的交集被称为的凸包。
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