[深度学习] matlab人脸识别

说明： 基于matlab的笔记本摄像头人脸识别，可根据人脸的动作而动态的识别。
<qq_33540034> 在 上传 | 大小：4096

[深度学习] python_harris.py

说明： python_harris.py，将sift方法和harris方法进行比较。
<xymdsg> 在 上传 | 大小：5120

[深度学习] python_test5_sift.py

说明： python_test5_sift.py，属于使用python实现sift的测试部分代码
<xymdsg> 在 上传 | 大小：741

[深度学习] python_sift.py

说明： python 实现 sift，这一部分为sift.py部分，剩余部分为test5_shift.py和harris.py
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[搜索引擎] python的中文分词库smallseg

说明： python的中文分词库有多个，jieba、thulac都可以在GitHub上下载到，但是smallseg需要在code.google上下载，所以只上传了smallseg
<qq_33363973> 在 上传 | 大小：1048576

[深度学习] caffe windows版/Microsoft微软版，可编译！！

说明： caffe windows版/Microsoft微软版，可编译！！微软出的caffe
<crazyidea88> 在 上传 | 大小：8388608

[深度学习] Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64

说明： Anaconda在Linux下的安装
<xymdsg> 在 上传 | 大小：819200

[深度学习] Deep Learning 实战之 Word2Vec

说明： Deep Learning已经很火了，本文作者算是后知后觉者，主要原因是作者的目前工作是广告点击率预测，而之前听说Deep Learning最大的突破还是在图像语音领域，而在NLP和在线广告点击预测方面的突破还不够大。但后来听说Google开源的word2vec还挺有意思，能够把词映射到K维向量空间，甚至词与词之间 的向量操作还能和语义相对应。如果换个思路，把词当做feature，那么word2vec就可以把feature映射到K维向量空间，应该可以为现有模型提供更多的有用信息，基于这个出发点
<jenray> 在 上传 | 大小：1048576

[机器学习] Word2Vec中的数学原理详解

说明： word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。
<jenray> 在 上传 | 大小：14680064

[机器学习] JetsonTX2_OEM_Product_DesignGuide

说明： jetson_TX2硬件开发指南。有助于TX2应用者开发出自己的产品。
<hanxuexiaoma> 在 上传 | 大小：3145728

[深度学习] 基于卷积神经网络的图像分类

说明： 基于卷积神经网络的图像分类，本文提出了一个卷积神经网络模型MNIST-Net，在模型的最后一层采用Hinge Loss取代传统的Soft-Max回归进行分类，在未使用Dropout情况下降MNIST测试集的峰点准确率从99.05%提高到99.36%，
<isfreebird> 在 上传 | 大小：6291456

[机器学习] GMM-GMR-v2.0.zip

说明： GMM高斯混合模型 GMM的工具箱 功能比较强大，包含三个demo文件。Unzip the file and run 'demo1', 'demo2' or 'demo3' in Matlab.
<globalboy> 在 上传 | 大小：38912