[机器学习] emgucv3.0版本

说明： opencv的C#版,和Opnecv里的函数一样。操作很简单。从Halcon转到Emgucv很简单。
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[机器学习] Head First Python（高清中文版）

说明： 《Head First Python（中文版）》超出枯燥的语法和用法手册，通过一种独特的方法教你学习这种语言。你会迅速掌握Python的基础知识，然后转向持久存储、异常处理、Web开发、SQLite.数据加工和Google App Engine。你还将学习如何为Android编写移动应用，这都要归功于Python为你赋予的强大能力。本书会提供充分并且完备的学习体验，帮助你成为一名真正的Python程序员。 通过应用认知科学和学习理论的新研究成果，《Head First Python（中文版）》
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[机器学习] 深度学习手写汉字1309个，训练集180每个，测试集30每个

说明： 深度学习1309个手写汉字mat文件，大小规格28*28；训练集23万测试集6万。
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[机器学习] givm编辑文件

说明： gvim配置文件 可以直接用，很多已经配置好的也可以自己改 模块做好了
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[机器学习] 自然语言处理之文本主题判别

说明： 问题发现： 本次案例为工作中遇到的实际问题，在语音识别中的语料准备部分，需要从网络中爬取相当数量的相关文本，其中发现爬取到了一些不相关的内容，如何把这些不相关的内容剔除掉成为笔者需要思考的问题。 初步思考： 遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化，使用聚类看一下分布情况，然而发现在不同训练集中，训练样本变化时，向量随之变化，在测试集中表现一般，在实测中几乎无用。于是想到向量化的方法问题，使用sklearn CountVectorizer方法进行向量化，仅仅是将所有词频无序的向量化，看到
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[机器学习] 钣金折弯系数

说明： PROE折弯系数计算公式： PROE在进行钣金的折弯和展平时，会自动计算材料被拉伸或压缩的长度。计算公式如下： L=0.5π×(R+K系数×T)×(θ/90) L: 钣金展开长度（Developed length） R: 折弯处的内侧半径（Inner radius） T: 材料厚度 θ: 折弯角度 Y系数: 由折弯中线（Neurtal bend line）的位置决定的一个常数，其默认值为0.5（所谓的“折弯中线”）。可在config中设定其默认值initial_bend_factor 在钣金设
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[机器学习] 西门子1500选型手册

说明： 西门子选型手册，1500大型PLC.各种型号齐全。对于伺服控制系列结束全面
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[机器学习] Pytorch 实现自己的残差网络图片分类器

说明： 如果对代码有疑问可以看一下我的博客《Pytorch 实现自己的残差网络图片分类器》和压缩包中的README.docx。也欢迎大家在博客下面提问或者指出文中的错误，谢谢大家。
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[机器学习] OCR划词识别工具

说明： 桌面拷屏自动识别工具，可以应用于图片中的文字提取，也没中的文字提取，自动识别。资深OCR开发，欢迎咨询合作。
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[机器学习] 基于opencv的交通标识符识别

说明： 基于opencv\python 的交通标识符识别 能够简单识别出简单环境下的蓝色、红色交通标识符并将之剪裁出来
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[深度学习] 人工智能之父Hinton顶尖论文

说明： Geoffrey Hinton，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”，他曾获得爱丁堡大学人工智能的博士学位，并且为多伦多大学的特聘教授。在2012年，Hinton还获得了加拿大基廉奖(Killam Prizes，有“加拿大诺贝尔奖”之称的国家最高科学奖)。2013年，Hinton 加入谷歌并带领一个AI团队，他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，并将HintonBack Propagation(反向传播)算法应用到神经网络与深度学
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[深度学习] 深度学习基础知识入门

说明： 深度学习基础知识入门，简单易学，适合初学者使用，共5课。
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