[机器学习] python machine learning

说明： 一本很棒的入门级书籍，https://ljalphabeta.gitbooks.io/python-/content/网址为学习笔记，可以对照学习
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[机器学习] 树莓派发送文件远吗

说明： 树莓派yuandai树莓派通过相应的开机启动操作可以进行开机运行Python程序的功能，从而在开机运行Python程序爬虫软件脚本。开机运行Python脚本程序之后，Python爬虫脚本程序进行相应的搜索操作，向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序；从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HT
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[深度学习] CNN FPGA加速概述

说明： 来自MIT深度学习团队撰写的FPGA CNN加速技术简介，里面有很多干活哦！
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[机器学习] 编辑距离算法的总结和分析

说明： 字符串的编辑距离，又称为levenshtein距离，是指利用字符操作，把字符串A转换成字符串B所需要的最少操作数，这里的操作包括删除、插入、修改。
<weixin_40882712> 在 上传 | 大小：28672

[机器学习] 如何在国际期刊发表论文

说明： 如何在国际期刊发表论文？针对研究生和博士提供一个基本的指导
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[机器学习] PRML_中译版.pdf马春鹏

说明： 寻找数据中模式的问题是⼀个基本的问题，有着很长的很成功的历史。例如，16世纪 Tycho Brahe 的⼤量的观测使得 Johannes Kepler 发现⾏星运⾏的经验性规律，这反过来给经典⼒学的发 展提供了跳板。类似地，原⼦光谱的规律的发现在20世纪初期对于量⼦⼒学的发展和证明有着 重要的作⽤。模式识别领域关注的是利⽤计算机算法⾃动发现数据中的规律，以及使⽤这些规 律采取将数据分类等⾏动。 考虑⼿写数字识别的例⼦，如图1.1所⽰。每个数字对应⼀个 28 × 28 像素的图像，因此可以 表⽰
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[深度学习] deeplabv2 vgg model

说明： deeplab v2 vgg 预训练模型，在网络初始化时可以提高网络的精度。
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[机器学习] 《神经网络结构设计的理论与方法(带附录)》含代码

说明： 《神经网络结构设计的理论与方法(带附录)》完整版，附录含书中matlab代码等信息
<w546255> 在 上传 | 大小：2097152

[机器学习] EM算法逼近GMM参数针对二维数据点的python实现

说明： EM算法逼近GMM参数针对二维数据点的python实现。 GMM即高斯混合模型，是将数据集看成是由多个高斯分布线性组合而成，即数据满足多个高斯分布。EM算法用来以迭代的方式寻找GMM中个高斯分布的参数以及权值。GMM可以用来做k分类，而混合的高斯分布个数也就是分类数K。
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[深度学习] [Adrian_Rosebrock]Deep Learning for Computer Vision with Python_1_2

说明： [Adrian_Rosebrock]Deep Learning for Computer Vision with Python 前两本，带目录导航，Starter Bundle, Practitioner Bundle A, Practitioner Bundle B
<pastor123> 在 上传 | 大小：62914560

[搜索引擎] Elasticsearch（ES）多条件（日期，时段，时分，mac。。）过滤实现案例(6.3版本)

说明： Elasticsearch（ES）多条件过滤实现案例(6.3版本), 搜索过滤，对日期进行时分秒区间判断，多条件整合优化
<chunzhenzyd> 在 上传 | 大小：1024

[深度学习] soft-nms-master

说明： 深度学习中faster-rcnn对于nms进行改进，提高检测精度
<qq_31975211> 在 上传 | 大小：9437184