[机器学习] TensorFlow程序设计.pdf

说明： TensorFlow编程基础；TensorFlow系统架构；分布式TensorFlow技术；TensorFlow与自然语言处理等
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[机器学习] 机器学习个人笔记

说明： 斯坦福课程，不太完善，可以参考，最好找个完整版的，
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[深度学习] tensorflow1.8.0rc+python2.7+ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.1

说明： tensorflow1.8.0rc+python2.7+ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.1源码编译包
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[深度学习] 手写数字识别源码 识别率98%以上 无需单独下载数据集

说明： 该代码 基于深度学习框架Keras 可以一键跑（无需单独下载数据文件） 识别率达到了98%以上
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[机器学习] 强化学习matlab山地车问题代码

说明： matlab强化学习中山地车问题的代码实现，包括Q学习、Sarsa学习、Sarsa(lambda)等
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[机器学习] matlab强化学习平衡杆代码

说明： matlab中平衡杆问题的强化学习代码，包含Q学习、Sarsa学习的实现。
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[机器学习] 基于PCNN的特征提取,

说明： PCNN用于特征提取时，具体平移、旋转、尺度、扭曲等不变性，这正是许多年来基于内容的图像检索系统追求的目标，同时PCNN用于特征提取时，有很好的抗噪性。而且PCNN直接来自于哺乳动物视觉皮层神经的研究，具有提取图像形状，纹理，边缘的属性。用PCNN能很好地对图像进行签名，将二维的图像的特征提取成一维矢量签名。fun_pcnn
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[深度学习] 阿里技术参考图册-算法篇

说明： 速度收藏！600页阿里技术全景图曝光，程序员看完都沸腾了。如果你不甘心一直在写增删改查，希望看到更广的技术世界，阿里技术团队重磅发布的《阿里技术参考图册》，总计 600 余页，现已开放下载，将为你呈现阿里技术全景，走进各个技术领域的世界。此书邀请了阿里多个重要部门的研究员、资深技术专家、资深算法专家参与撰写。内容分为研发篇、算法篇两册，全面展示了在超大规模的企业级应用需求下，阿里全新升级的大中台、小前台的技术组织架构，以及各个技术领域的突破及创新。
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[机器学习] 多变量线性回归数据

说明： 用于多变量线性回归的测试数据集，关于多变量线性回归的代码在另一篇博客中可见
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[机器学习] 单变量线性回归测试

说明： 用于单变量线性回归测试的一个数据集。单变量线性回归的代码在另一篇博文中可见。
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[机器学习] matlab实现逻辑回归

说明： matlab实现逻辑回归，够字数了吗，够字数了吗，够字数了吗
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[机器学习] CUDA学习教程

说明： 多核CPU 和多核GPU 的出现意味着并行系统已成为主流处理器芯片。此外，根据摩尔定律，其并 行性将不断扩展。这带来了严峻的挑战，我们需要开发出可透明地扩展并行性的应用软件，以便利用 日益增加的处理器内核数量， 这种情况正如3D 图形应用程序透明地扩展其并行性以支持配备各种数 量的内核的多核GPU。CUDA 是一种并行编程模型和软件环境，用于应对这种挑战，同时保证熟悉C 语言等标准编程语言 的程序员能够迅速掌握CUDA
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