[机器学习] python机器人学习

说明： python机器人学习源代码，适用于python2版本，适合有python基础的学习。
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[机器学习] SLIC超像素代码

说明： matlab超像素代码，直接运行main函数可运行，k表示超像素块的个数
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[机器学习] 稀疏表示 OMP 代码可直接跑

说明： 我们来考虑信号的稀疏表示问题，假如我们有了过完备字典D，如何求出信号x在这个过完备字典上的稀疏表示？先来回顾一下在压缩感知中常常会遇到的问题，信号x在经过测量矩阵A后得到测量值y，即y=A*x，其中测量矩阵A_mxn(m远小于n)，那么怎样从y中精确的恢复出x呢？
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[深度学习] 循环神经网络代码RNN-超全注释

说明： 循环神经网络代码RNN-超全注释 #inputs t时刻序列，也就是相当于输入 #targets t+1时刻序列，也就是相当于输出 #hprev t-1时刻的隐藏层神经元激活值 def lossFun(inputs, targets, hprev): xs, hs, ys, ps = {}, {}, {}, {} hs[-1] = np.copy(hprev) print('hs=',hs) loss = 0 #前向传导 inputs 6xn for t in range(len(inputs
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[机器学习] MNIST_data

说明： #http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) x = tf.placeholder("float&qu ot;
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[机器学习] tensorflow的安装教程与pycharm的配置

说明： tensorflow的最新安装 并且pycharm的配置 anaconda的下载，以及各种安装包的下载地址分享
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[机器学习] root文档代码，，，，

说明： root文档代码， 大厦大厦大厦大厦大厦大厦大厦大厦大厦d
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[深度学习] Practical Deep Learning

说明： Keras 进行深度学习应用和研究，强烈推荐各位想入门的童鞋。
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[深度学习] JETSON DEEP LEARNING

说明： NVIDIA tx1/tx2 性能比较，以及 cuda、cudnn、tensorrt使用介绍
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[深度学习] CUDA平台下多核GPU高性能并行编程

说明： CUDA编程是一种异构系统编程,即CPu+GPU 混合编程,一个完整的CuDA程序分为cPu串行部分 与GPU并行部分D’。
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[机器学习] 学习支持向量机（svm）

说明： 支持向量机（SVM）是一种分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。包含三个由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。学习支持向量机一个比较高效的方法是序列最小最优算法。
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[机器学习] matlab本地图片人脸识别

说明： matlab的本地图片人脸识别，识别度还可以，代码比较简单，有注释
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