[机器学习] labview2018

说明：labview2018 快速排序
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[机器学习] 人工智能之数据挖掘_第二章_技术篇

说明：在当今的大数据时代，数据在社会中扮演着重要的角色。然而数据通常并不能直接被人们利用，如何从大量的看似杂乱无章的数据中揭示出其中隐含的内在规律，发掘出有用的知识以指导人们进行科学的推断与决策，是需要对这些纷繁复杂的数据进行分析的。数据挖掘从一个新的视角将数据库技术、统计学、机器学习、信息检索技术、数据可视化和模式识别与人工智能等领域有机结合起来，它组合了各个领域的优点，因而能从数据中挖掘到运用其他传统方法不能发现的有用知识。这里从数据挖掘的应用领域这一视角来阐述数据挖掘的方法。
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[深度学习] opencv-dnn模块调用YOLO模型进行目标检测

说明：该文件中代码通过C++和opencv的DNN模块调用darknet训练的yolo检测模型，实现目标检测。
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[机器学习] Money Pile EA.zip

说明：Money Pile -EA基于多时间框架分析公式，并基于用于交易货币的算法数学公式，它与外汇专业人士和大型机构使用的方法相同，该系统根据市场规定，趋势和更正进行设计，Money Pile -EA能够在范围内和通过大动作赚取利润。
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[深度学习] labelme2coco.py

说明：该脚本用于将labelme标注的数据集转换为COCO数据集。在使用maskrcnn-benchmark训练自己的数据集时会用到。
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[机器学习] 20200623-153717.pb.zip

说明：FaceNet pb 模型，可替换谷歌的预训练模型，提高对亚洲人的识别精度，使用7000余人的图片集训练的亚洲人脸模型
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[机器学习] 吴恩达机器学习实验及解答

说明：使用Octave完成，包含原题目的压缩包（从Coursera官方课程下载的原版）和必做部分所有满分解答，必要部分附有注释，可供参考。
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[深度学习] dlib-19.21

说明：使用dlib的imglab标注工具标记的目标检测框和关键点检测，制作自己的标注关键点的数据集，通过代码可转换成coco数据集格式。
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[机器学习] 图表示学习-GraphRepresentationLearning

说明：资料包括Representation Learning on Graphs- Methods and Applications 、图表示学习-AAAI 2019 Tutorial和GraphRepresentationLearning-Mila-2020.5
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[深度学习] VoTT视频标注json数据集转mask二值掩膜图像

说明：实现了由VoTT视频标注生成的json文件的数据集转二值掩膜图像。提取json文件中的标注点的坐标和图片名称，并在原图上绘制出标注点，再将图像转换为二值掩膜图像。
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[机器学习] lstm预测博客中用到的数据china.csv

说明：https://blog.csdn.net/xspyzm/article/details/105367729 lstm预测新冠疫情所用到的数据
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[深度学习] 人脸识别haarcascade_frontalface_default.xml资源

说明：This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed. In no
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