[深度学习] Self-Driving Cars A Survey(自动驾驶综述)

说明：近几年来，自动驾驶发展非常迅猛，和自动驾驶相关的技术也在不断更新演变，其技术主要分为感知层、信息融合层、决策规划层、以及控制层。未来5到10年，全球互联网产业还有唯一一座未开掘的金矿，毫无疑问是自动驾驶。有预测表明，在2025年与自动驾驶相关的将产生1.9万亿美元的产值。这个庞大的产业与其他行业一样，会经历百舸争流到少数几家竞争的格局。
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[机器学习] 统计学习方法及代码实现(Python)

说明：全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文献。
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[机器学习] 台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记(来自公众号【AI有道】)

说明：台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记(来自公众号【AI有道】) ·假设 hypothesis,一个机器学习模型对应了很多不同的 hypothesis,通过演算法 A,选择一个最佳的 hypothesis对应的函数称为短g,9能最好地表示事物的内在 规律,也是我们最终想要得到的模型表达式。
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[深度学习] Computer Vision(2019)

说明：本文是计算机科学家Christoph Rasche撰写的一份计算机视觉方面的系列教程，从传统的图像处理、特征提取到近几年很热的深度神经网络，以及深度学习方法在目标检测、图像检索、图像分割、目标跟踪等一系列前沿的介绍。教程也附详细的代码（Matlab 和 Python），建议初学者收藏学习
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[深度学习] Deep Learning with PyTorch（深度学习工坊整理）

说明：将带您进入一个引人入胜的案例研究：构建一种能够使用CT扫描检测恶性肺肿瘤的算法。在作者引导您完成这个真实示例的过程中，您将发现PyTorch的有效性和趣味性。
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[机器学习] Machine Learning for OpenCV

说明：探索并有效利用OpenCV的机器学习模块借助Python掌握线性回归和正则化技术，学习计算机视觉的深度学习对花卉种类，手写数字和行人等对象进行分类探索支持向量机，提升决策树和随机森林的有效使用。熟悉神经网络和深度学习解决实际问题使用k-means聚类在数据中发现隐藏结构获取数据预处理和特征工程
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[深度学习] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

说明：通过使用具体的例子，最简明的理论和两个Python框架：scikit-learn和TensorFlow 帮助您直观地理解构建AI系统的概念和工具。您将学习一系列技术，从简单的线性回归开始，逐步深入到神经网络。通过每章的练习来帮助您应用所学知识，您只需要编程经验即可开始使用。
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[深度学习] A Literature Review of Domain Adaptation with Unlabeled Data(无标签数据域自适应文献综述)

说明：A Literature Review of Domain Adaptation with Unlabeled Data(无标签数据域自适应文献综述)
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[深度学习] 郑哲东 Deep-ReID：行人重识别的深度学习方法

说明：郑哲东 Deep-ReID：行人重识别的深度学习方法。 Person re-identification Background Learn pedestrian representations from
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[深度学习] 领域自适应目标识别综述_唐宋

说明：针对目前域自适应目标识别问题的学习方法，进行系统总结。针对目前域自适应目标识别问题的学习方法，进行系统总结。
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[深度学习] CAM完整流程复现算法.rar

说明：基于cifair10数据集，复现CAM,里面包含了数据，已经训练好的模型，还有model模块（Resblock等），CAM算法
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[深度学习] 基于深度学习的行人重识别研究综述（长图png）

说明：基于深度学习的行人重识别研究综述。基于深度学习的行人重识别研究综述。基于深度学习的行人重识别研究综述。
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