[深度学习] CCKS2016-Proceedings

说明： CCKS2016-Proceedings，研究知识图谱必看。CCKS2016-Proceedings，研究知识图谱必看。
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[深度学习] sequence to sequence

说明： sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.
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[机器学习] Learning Pandas 2015.

说明： Learning Pandas 2015，pandas学习资料。 Learning Pandas 2015，pandas学习资料。
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[深度学习] Neural Sentiment Classification with User and Product Attention

说明： Neural Sentiment Classification with User and Product Attention
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[深度学习] 中文分词入门与字标注法

说明： 作为中文信息处理的“桥头堡”，中文分词在国内的关注度似乎远远超过了自然语言处理的其他研究领域。在中文分词中，资源的重要性又不言而喻，最大匹配法等需要一个好的词表，而基于字标注的中文分词方法又需要人工加工好的分词语料库。所以想研究中文分词，第一步需要解决的就是资源问题，这里曾经介绍过“LDC上免费的中文信息处理资源”，其中包括一个有频率统计的词表，共计44405条，就可以作为一个不错的中文分词词表使用。而一个好的人工分词语料库，需要很大的人力物力投入，所以无论研究还是商用往往需要一定的费用购买，
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[机器学习] keras入门手册

说明： Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 这就是Keras Keras是一个高层神经网络库，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快 速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 支持任意的链接方案（包括多输入和多输出训练）
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[深度学习] Programming Computer Vision with Python+无码高清扫描+完整标签+文字可编辑

说明： 本书是Jan Erik Solem在2012年发布的如何使用Python语言进行计算机视觉的应用编程，今日来看可谓经典，本书无码高清扫描，文字可编辑复制，附带完整书签，以保存为PDF/A格式，可长期归档。非常值得阅读，强烈推荐！
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[深度学习] minst识别手写数字上传至heroku服务器

说明： minst识别手写数字上传至heroku服务器 heroku是优秀的直接展示应用程序在云平台的网站
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[深度学习] 神经网络ror resenet模型

说明： 神经网络ror resenet模型 cifar10准确率89% cifar100准确率72%
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[深度学习] OpenCV Computer Vision with Python+无码高清扫描+文字可编辑复制+完整标签+长期存档PDF/A

说明： 本书是大牛Joseph Howse关于openCV在Python下应用的经典教程，本书是2013年发布第一版，但是并不落伍，技术仍然是刚刚的。本文档无码高清扫描，文字可编辑复制，附带完整书签，以保存为PDF/A格式，可供长期归档，完美推荐！
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[深度学习] DenseNet-2.0.zip 17年冠军模型

说明： DenseNet-2.0.zip 17年冠军模型 top1 77% top5 93%
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[机器学习] Deep Learning with Python MEAP V06+高清扫描+可编辑复制+完整标签+PDF/A长期保存

说明： Keras大牛François Chollet 2017年推出的第六版新书，高清扫描，文字可编辑复制，附带完整标签，PDF/A长期保存格式，特别适合在keras框架下进行深度学习工作的朋友！强烈推荐！
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