[机器学习] 机器人设备

说明： 自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。
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[机器学习] olap扫盲教程

说明： OLTP（On-Line Transaction Processing联机事务处理系统）：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，如银行交易，即记录即时的增、删、改、查，就是我们经常应用的东西，这是数据库的基础。 OLAP：数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
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[深度学习] INTOUCH10.1授权

说明： INTOUCH10.1超强授权，文件小直接放C盘下就行了。方法好用比网上方便。10.1授权网上找了好多也没有找到能用的。这个是不错。
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[机器学习] RF-SMART 智能家居语音识别模组介绍-0904

说明： HX-V210是RF-SMART自主研发的第二代智能家居非特定人语音识别模组，支持中，英，日，韩等28种国际语音识别，以下简称：HX-V210模组，该模组集成先进的降噪语音算法，针对环境噪音进行有效抑制，提升高背景噪音情景时的语音识别率。该模组集成简单，不需要外接底板，只要给3.3V供电，插上麦克风即可工作，方便调试和产线生产
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[机器学习] opencv基本代码

说明： opencv自己写的一些代码，权当练习，欢迎互相学习参考 opencv自己写的一些代码，权当练习，欢迎互相学习参考opencv自己写的一些代码，权当练习，欢迎互相学习参考opencv自己写的一些代码，权当练习，欢迎互相学习参考
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[深度学习] Udacity作业——TensorFlow notMNIST代码及输出结果（Jupyter文件）

说明： Udacity作业——TensorFlow notMNIST代码及输出结果，Jupyter文件。Jupyter是很好的工具。预览内容可以参见：http://blog.csdn.net/jidebingfeng/article/details/78013799
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[机器学习] 西门子300cpu手册

说明： 学习西门子300cpu的利器。好东西，值得收藏，特别适合初学者，好东西，值得收藏，特别适合初学者，好东西，值得收藏，特别适合初学者
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[搜索引擎] hypervolume 指标计算

说明： pareto多目标算法中，HV作为一个应用非常普遍的算法，这里介绍了多目标算法再取得pareto非劣解后，对其进行非劣解排序，然后用HV作为评价指标评价算法性能的优劣
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[机器学习] 图像处理经典算法研究

说明： 十五个经典算法研究 十五个经典算法研究 十五个经典算法研究 十五个经典算法研究 十五个经典算法研究 十五个经典算法研究
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[深度学习] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

说明： Multilayer neural networks trained with the back-propagation algorithm constitute the best example of a successful gradientbased learning technique. Given an appropriate network architecture, gradient-based learning algorithms can be used to synthes
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[机器学习] 迁移学习进展研究

说明： 近年来,迁移学习已经引起了广泛的关注和研究.迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题 进行求解的一种新的机器学习方法.它放宽了传统机器学习中的两个基本假设:(1) 用于学习的训练样本与新的测 试样本满足独立同分布的条件;(2) 必须有足够可利用的训练样本才能学习得到一个好的分类模型.目的是迁移已 有的知识来解决目标领域中仅有少量有标签样本数据甚至没有的学习问题.对迁移学习算法的研究以及相关理论 研究的进展进行了综述,并介绍了在该领域所做的研究工作,特别是利用生成模型在概念层面建立迁移学习
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[搜索引擎] Relevant Search.pdf

说明： Relevant Search teaches you to respond to users’ searches with content that satisfies and sells. You’ll learn to tightly control search results ranking based on your criteria instead of the mystical whims of the search engine. We outline an approach
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