[机器学习] 机器学习在网络安全中应用的一些资源汇总

说明： 机器学习在网络安全中应用的一些资源汇总，例如机器学习在网络安全的一些应用领域，还有机器学习与网络安全方面有哪些开源数据集可以运用，有一些前人的研究成果，例如论文。
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[深度学习] synset_words.txt caffe Labels

说明： 最新最权威synset_words.txt，可用于OpenCV dnn模块caffe模型对图片进行分类，识别，做迁移学习，强化学习使用的标签参考。
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[机器学习] hanlp-portable-1.3.1.jar

说明： hanlp自然语言学习的一个工具类，可以使用 a
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[机器学习] hanlp-portable-1.3.2.jar

说明： hanlp-portable-1.3.2.jar 自然语言处理的一个工具类，可以使用 a ...展开收缩
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[机器学习] 面向自然语言处理的大规模语义知识库研究述要

说明： 本文对国内外一些有代表性的语义知识库进行了整体考察和比较，形成了四点认识：（1）各语义知识库均以“语义关系”为重点描写内容；（2）语义知识范畴具有明显的相对性特点；（3）语义知识主要是作为约束条件，在计算机对“语言形式”做各种变换操作时发挥作用；（4）应该重视通过系统的语言形式变换手段来界定语义范畴，提取语义约束条件。由此得到的语义知识，能更好更直接地为自然语言处理服务。
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[机器学习] 清华大学高级机器学习教学大纲

说明： 课程主要介绍高级机器学习的理论和相关算法；课程内容涵盖经典机器学习方法的回顾、概率图生成模型（Generative learning）和概率图判别模型（Discriminative learning），以机器学习模型的理论分析和算法的应用验证为基础
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[VR] ACIS 几何造型 和系统开发

说明： ACIS 几何造型 和系统开发 中文书籍，虽然大部分都是从帮助文档翻译过来的 中文书籍，虽然大部分都是从帮助文档翻译过来的
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[深度学习] get_mnist.sh1 get_mnist.sh2 create_mnist-lmdb train_lenet

说明： get_mnist.sh1 get_mnist.sh2 create_mnist-lmdb train_lenet用于caffe内部mnist训练，可以用于获取数据和制作数据
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[机器学习] Nidec Product Service Robot_draft2 .pptx

说明： Service robot is added to “the trend cycle of the advanced technologies” Gartner, Inc (U.S marketing research company)publishes every year and becomes the newest keyword from which the spread will be expected.
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[VR] 虚拟现实产业发展白皮书5.0.pdf

说明： 信息产业是我国国民经济的基础性、战略性、先导性产 业，对我国经济结构调整具有重要的示范意义，是稳增长、 促改革的主战场。我国是全球领先的信息产业大国，以虚拟 现实等产品为代表的一批市场反响好、用户体验佳的创新性 产品推动了供给侧改革，成为提升消费类电子产品有效供给 能力的重要手段。 虚拟现实技术起源于 20 世纪 60 年代，是指借助计算机 系统及传感器技术生成三维环境，创造出一种崭新的人机交 互方式，通过调动用户各种感官(视觉、听觉、触觉、嗅觉 等)来享受更加真实的、身临其境的体验。随着硬件
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[VR] Lidar产品技术分析

说明： LiDAR——Light Detection And Ranging，即激 光探测与测 • GPS和IMU机载激光扫描，其所测得的数据 为数字表 模型(Digital Surface Model, DSM)的 离散点表示，数据中含有空间三维信息和激光强 度信息 • 测距远、数据 ，这意味着它可以准确地描绘 周围的 3D 环境，还具有 动化程度 、受天 影响 、数据 产周期短、精度 等特点 • LiDAR 对于 级驾驶辅助系统(ADAS)和 动 驾驶的意义，好 是 动驾驶的眼睛 • LiDAR技
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[机器学习] Machine Learning Algorithms

说明： 1. A Gentle Introduction to Machine Learning 2. Important Elements in Machine Learning 3. Feature Selection and Feature Engineering 4. Linear Regression 5. Logistic Regression 6. Naive Bayes 7. Support Vector Machines 8. Decision Trees and Ensemble
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