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人工智能下载列表 第4382页

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[机器学习] 用python编写的封装tesseract框架的ocr识别批处理脚本【亲测可用,可作为一种辅助手段】

说明: 用python编写的封装tesseract框架的ocr识别批处理脚本【亲测可用,可作为一种辅助手段】。 需要安装tesseract,python, 并且在python virtual环境下运行。
<strongmanhaha> 在 上传 | 大小:1048576

[机器学习] tesseract简体中文语言包chi_sim.traineddata

说明: tesseract简体中文识别包chi_sim.traineddata文件,不用提醒说要把文件放到...\Tesseract-OCR\tessdata\文件下吧? 聪明的你可以在这里免费下到tesseract所有的语言包:https://github.com/tesseract-ocr/tessdata/find/master
<dcrmg> 在 上传 | 大小:52428800

[机器学习] waymo无人车安全报告.pdf

说明: 谷歌自动驾驶无人车安全报告,通往完全自动驾驶之路。谷歌全方位自曝Waymo无人车技术方案。waymo无人车安全报告.pdf
<panxiaohui> 在 上传 | 大小:359424

[机器学习] waymo-safety-report-2017-10.pdf

说明: 谷歌自动驾驶无人车安全报告,通往完全自动驾驶之路。谷歌全方位自曝Waymo无人车技术方案。waymo-safety-report-2017-10.pdf
<panxiaohui> 在 上传 | 大小:7340032

[搜索引擎] FileLocatorProPortable 超好用超快速的电脑搜索软件

说明: FileLocator Pro 是一个功能非常强大的信息搜索工具,可以帮助你快速高效的在本地硬盘的大量文件中快速的搜索出包含指定文本或者数据的所有文件,支持直接对ZIP压缩包,DOC文档格式和PDF电子文档格式进行搜索,支持脚本技术,搜索结果可以直接导出为Text, CSV, 或者 XML文档格式,内置一个简单的文件浏览器,支持鼠标拖放功能和打印预览功能,非常容易使用!
<u010056878> 在 上传 | 大小:19922944

[深度学习] 《Deep Learning》

说明: 本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习,你也将 实现多个功能学习/深度学习算法,能看到它们为你工作,并学习如何应用/适应 这些想法到新问题上。 本教程假定机器学习的基本知识(特别是熟悉的监督学习,逻辑回归,梯度下降 的想法),如果你不熟悉这些想法,我们建议你来这里。
<lzl360502> 在 上传 | 大小:26214400

[搜索引擎] 基因比对软件

说明: 用于基因序列比对,比对速度快,比对效率好。并且可以快速比对多个序列,可看出序列同源性。
<weixin_40624721> 在 上传 | 大小:5242880

[机器学习] UCI数据集iris鸢尾花数据库

说明: UCI数据集iris鸢尾花数据库,一共三个分类,4维特征。
<lliu97d> 在 上传 | 大小:4096

[深度学习] TensorFlow For Machine Intelligence

说明: writer by Sam Abrahams, Danijar Hanfner, Erik Erwitt, Ariel Scarpinelli. A hands-on introduction to learning algorithms TensorFlow, a popular library for machine learning, embraces the innovation and community-engagement of open source, but has the
<yufei00002> 在 上传 | 大小:10485760

[机器学习] 机器学习教程

说明: 斯 坦 福 大学机器学习教程,机器学习个人笔记完整版
<cjkydh> 在 上传 | 大小:29360128

[深度学习] lmdb的MNIST文件

说明: caffe的mnist例子的测试集转换成了caffe网络可以用的lmdb格式配合博客来看http://blog.csdn.net/gyh_420/article/details/78230536
<gyh_420> 在 上传 | 大小:10485760

[机器学习] 数据挖掘与数据建模的9大定律

说明: 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。
<rick1781> 在 上传 | 大小:51200
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