[深度学习] 前馈神经网络知识点

说明： 神经网络是一种大规模的并行分布式处理器，天然具有存 储并使用经验知识的能力。它从两个方面上模拟大脑：（1）网 络获取的知识是通过学习来获取的；（2）内部神经元的连接强 度，即突触权重，用于储存获取的知识。
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[机器学习] OCR：一个有趣的网页版手写数字识别程序

说明： 这是一个用ANN（人工神经网络）对手写数字进行识别的程序。 有以下一些特性： 1）前端（网页）用Javascr ipt，html 5，css开发； 2）后端（服务器）用python写的（2.7版本）； 3）功能：#支持在网页画布上（用鼠标）写数字，并会返回预测结果； #支持重置网页画布； #支持向服务器发送训练样本； #支持图片预览，图片上传； #支持对上传的图片中英文字母的识别。 这是一个非常酷的程序，C/S架构，代码也不是很复杂，而且设计了一些很有趣的知识（机器学习，神经网络，http数据
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[机器学习] 遗传算法解决TSP问题

说明： 遗传算法解决TSP问题，MATLAB版，可以设置迭代次数，种群大小，城市个数
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[搜索引擎] 爬虫进阶知识运用

说明： 本书适合有一定的python编程经验的人，讲解了抓取数据的方法，使用多进程并发抓取，以及Scarpy和Portia的使用等进阶爬虫知识
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[机器学习] Fast k Nearest Neighbor Search using GPU

说明： KNN算法的基础是对给定的query点集，对应查找在参考空间中距离最近的K个紧邻点。虽然针对于KNN算法有各种各样的优化方式，但是这里讨论的重点是CUDA对KNN问题的优化，因此采用最基础（也是最暴力的）Brute Force算法——穷举法。当空间的维度不断提高时，其他算法的计算耗时也在不断提高，但是BF-cuda的耗时没有变化（在前面的乘法计算中也采用了并行处理的方式，因此尽管空间维度增加但是依然不会影响它的计算）。当采用38400个点，96个维度的空间进行测试时，BF-Matlab用了57
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[机器学习] 朴素贝叶斯实现mnist数字识别

说明： 初学机器学习，使用python实现的朴素贝叶斯算法实现数字识别，使用mnist数据集训练和测试
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[机器学习] softmax识别mnist数字

说明： 初学机器学习，使用python写的softmax示例，实现mnist数字识别。未使用第三方库。
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[机器学习] 心音信号信噪比计算源代码

说明： 计算心音信号的信噪比源代码，采用经典公式，提取一小段实测纯净心音信号，并进行快速傅里叶变换，求取100HZ以内的心音信号幅值平方和；同样的在传感器静止时候获取的噪声求取频域100HZ以内的幅值平方和，最终通过经典公式求取传感器采集心音信号信噪比。
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[搜索引擎] python 爬取58二手房信息

说明： 基于《用python写网络爬虫》示例修改的爬取58武汉各区二手房信息。
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[机器学习] opencv3.4.0和opencv_ contrib-3.4.0

说明： Windows下opencv3.4.0和opencv_contrib-3.4.0编译好可以直接用的版本。 Cmake用的3.4.0，VS用的2015(vc14)。
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[深度学习] tensorflow-1.8.0

说明： tensorflow-1.8.0 源码包 根据需求编译 。 如果支持GPU 需要安装 显卡驱动 要 9.0 或更高 cudnn7.0 bazel build --jvmopt="-server -Xms20480m" -c opt --copt=-msse3 --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_packag
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[深度学习] 机器学习tensorflow源码编译GPU+cpu指令mavx2 mess mfma tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-linux8664

说明： gcc4.8.5 Ubuntu 18.04 LTS \n \l CUDA 9.0 cuDNN 7.0 编译项bazel build --jvmopt="-server -Xms20480m" -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-mfpmath=both --copt=-msse4.2 --config=cuda -k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
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