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人工智能下载列表 第4413页

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[机器学习] 简易有道词典

说明: 利用网易有道词典接口,通过python gui编程,制作简单的无广告,效果跟网易有道词典一样的效果,实现自动翻译效果
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[机器学习] stm32f4颜色追踪

说明: EasyTrace简介: 使用EasyTrace可以对单一颜色物体进行实时跟踪识别 EasyTrace特点: 1.代码只有300行,非常简单 2.识别一次只需要2至5毫秒,实时性强 3.只有1个API,使用方便 4.可配置”容错率“ ”迭代次数“等参数,可在”时间“实时性”“ ”准确度“ ”识别率“ ”误识率“ 之间寻找平衡点 使用举例 RESULT Resu; TARGET_CONDI Condition={60,100,20,120,10,160,40,40,320,240}; Trace
<t20151470> 上传 | 大小:7mb

[机器学习] Python Machine Learning

说明: Unlock deeper insights into machine learning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics.
<memex2017> 上传 | 大小:33mb

[机器学习] 模式识别课件

说明: 哈工大模式识别ppt,供各位参考。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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[机器学习] SIFT算法详解及应用(讲的非常好很详细)

说明: SIFT算法特点 • SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化 保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳 定性。 • 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征 数据库中进行快速、准确的匹配。 • 多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。 • 经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。 • 可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。
<u011745380> 上传 | 大小:2mb

[机器学习] timeseriesForecasting.jar.zip-weka.jar里时间序列预测必备jar

说明: timeseriesForecasting.jar,weka.jar里时间序列预测必备jar,国内外网站至今无法直接下载到的jar包,里边包含了官网weka的API文档里timeseries里所有的类,其中lib文件夹里的jar可能可能是这个jar运行时需要用到的jar包
<chenleixing> 上传 | 大小:1mb

[机器学习] 三维重建技术综述与实现-见过最好的

说明: 文章详细的介绍了各类三维重建技术的分类,能够使我们高屋建瓴的了解整个三维重建技术的概括。概略的介绍了各类方法的基本原理,详细介绍了基于多视角图像的三维重建技术。
<oqqximu12345> 上传 | 大小:6mb

[机器学习] 支持向量机导论

说明: 可以对支持向量机学习提供一些参考,文章由浅入深的帮助一步一步了解支持向量机,是很好的学习支持向量机很好的材料。
<renqichao1> 上传 | 大小:4mb

[深度学习] Adam_ A Method for Stochastic Optimization.pdf

说明: 深度学习ADAM算法,分享给大家学习。 We introduce Adam, an algorithm for first-order gradient-based optimization of stochastic objective functions, based on adaptive estimates of lower-order moments. The method is straightforward to implement, is computationally eff
<qq_17241683> 上传 | 大小:571kb

[机器学习] 凸优化课件

说明: 总共300页, 配套“凸优化_Boyd_王书宁译.pdf”使用,精炼实用,希望能对朋友们学习凸优化理论和算法有所帮助!!
<mike_lu123> 上传 | 大小:1mb

[深度学习] 21天实战caffe

说明: 本书是一本深度学习入门读物,以目前已经大量用于线上的深度学习框架caffe为例,由浅入深,从配置部署使用开始学习
<hello_stupid> 上传 | 大小:42mb

[深度学习] Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

说明: The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners
<u011925100> 上传 | 大小:22mb
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