[深度学习] haarcascade_frontalface_alt2.xml

说明： 人脸的Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人脸的Haar特征值。当然Haar特征的用途可不止可以用来描述人脸这一种，用来描述眼睛，嘴唇或是其它物体也是可以的。OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器。OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下的haarcascade_frontalface_alt.xml与haarcascade_frontalface_alt2.xml都是用来检测人脸的Haar分类器。这个haarcascades目录下还有人的
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[深度学习] haarcascade_frontalface_alt.xml

说明： haarcascade_frontalface_alt.xml 正脸识别分类器 人脸的Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人脸的Haar特征值。当然Haar特征的用途可不止可以用来描述人脸这一种，用来描述眼睛，嘴唇或是其它物体也是可以的。OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器。OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下的haarcascade_frontalface_alt.xml与haarcascade_frontalface_alt2.x
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[机器学习] 哈工大信息检索研究中心同义词词林扩展版及说明

说明： ∀同义词词林扩展版 # 收录词语近 7万条, 全部按意义进 行编排, 是一部同义类词典。哈工大信息检索研究室参照多部电子词典资源, 并按照人民日报语料库中 词语的出现频度, 只保留频度不低于 3的 (小规模语料的统计结果 ) 部分词语, 剔除 14 706个罕用词 和非常用词后, 词表共包含 77 343条词语。
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[机器学习] 蒋勇视频处理源码9.10.zip

说明： 蒋勇视频处理源码9.10.zip
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[机器学习] opencv_python-3.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

说明： 1.首先要安装anconda,然后再安装pycharm这个就不用说了 2.因为本人下载的是anaconda3-4.4.0,其中自带的是python3.6.1,那么重点来了，如何安装OpenCV呢？ 本人在网上看了很多种方式，首先说说open_python的版本就很多种，我们该选择哪一种呢？ 我尝试了很多版本，这个版本opencv_python-3.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl是好使的，已经尝试过了！没问题的
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[机器学习] STM32 电机直立控制（加速度环和转向环）

说明： 实现用STM32做直立车，现已能实现原地直立，平稳，无抖动等现象，如需自己用是谁stm32做直立车的，这个事一个很好的参考例子。
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[深度学习] 《CUDA By Example》中文译名《GPU高性能编程CUDA实战》 源码

说明： 《CUDA By Example》中文译名《GPU高性能编程CUDA实战》 源码 包括 book.h cpu_anim.h cpu_bitmap.h gl_helper.h gpu_anim.h glext.h glut.h
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[机器学习] 飞思卡尔 直立车代码（K60） 2米每秒.rar

说明： 实现实现飞思卡尔两轮智能车的直立，芯片为K60的直立，速度2M/S左右，整个就是源程序，其他包含了CCD的解析等，开发环境是IAR。
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[深度学习] Professional CUDA C Programming

说明： Professional CUDA C Programming Professional CUDA C Programming Professional CUDA C Programming Professional CUDA C Programming
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[机器学习] 多类SVM在图像艺术属性分类中的应用研究

说明： 多类SVM在图像艺术属性分类中的应用研究。对于素描/摄影/油画/水墨画的分类，本文说明了应该提取哪些图像信息，以及svm的分类原理。
<u014723988> 在 上传 | 大小：871424

[深度学习] 深度学习对乘加运算的优化

说明： 一种对乘加运算的优化，可以在互联的优化从数量n2降低到n，极大的节省了资源，不管是硬件上面或者是在软件上面，都是一种非常好的思想。
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[机器学习] Reinforcement Learning: An Introduction

说明： The book consists of three parts. Part I is introductory and problem oriented，focusing on the simplest aspects of reinforcement learning and on its main distinguishing features. Part II presents tabular versions (assuming a small finite state space)
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