[机器学习] Opencv4.20_contrib_vs2015编译后.zip

说明：使用opencv4.20、cmake3.15、VS2015编译成功的contrib文件、可以直接包含使用
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[机器学习] MSRA中文文本标注.zip

说明：微软亚洲研究院（MSRA）中文文本标注规范，想学习文本挖掘，NLP的可以下载看看。 微软亚洲研究院（MSRA）中文文本标注规范，想学习文本挖掘，NLP的可以下载看看。 微软亚洲研究院（MSRA）中文文本标注规范，想学习文本挖掘，NLP的可以下载看看。
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[深度学习] EfficientNet_model.rar

说明：该文件为EfficientNet预训练文件，文件包含： efficientnet-b0: efficientnet-b0-355c32eb.pth efficientnet-b1: efficientnet-b1-f1951068.pth efficientnet-b2: efficientnet-b2-8bb594d6.pth efficientnet-b3: efficientnet-b3-5fb5a3c3.pth efficientnet-b4: efficientnet-b4-6ed67
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[深度学习] 2019语言与智能技术比赛数据

说明：Schema based Knowledge Extraction, SKE 2019 ：{"postag": [{"word": "李治", "pos": "nr"}, {"word": "即位", "pos": "v"}, {"word": "后", "pos": "f"}, {"word": "，", "pos": "w"}, {"word": "萧淑妃", "pos": "nr"}, {"word": "受宠", "pos": "v"}, {"word": "，", "pos": "w"
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[机器学习] Elsarticle_官网.rar

说明：通常爱思唯尔投稿使用统一期刊模板，我第一次投稿时候不知道这个，还在使劲找Neural Computing的模板。
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[深度学习] number.zip

说明：印刷字体数据集 数字0-9，总共12000张，图片规格16*16，黑底白字，可用于机器学习、深度学习。训练集样本数量10000张，测试集要本数量2000张。
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[机器学习] 音乐推荐系统数据集.zip

说明：这是一份音乐数据集，包含上千万的数据。里面有两个文件，一个.txt文件，用来保存用户行为数据集，一个.db文件，用来保存音乐具体信息数据集。通过这两份数据集，我们可以搭建一个音乐推荐系统。
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[机器学习] SVM_Iris.rar

说明：该数据集用于SVM模型训练具体实验可以参考博文https://blog.csdn.net/qq_39381654/article/details/107992420
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[深度学习] Deep Convolution Generative Adversarial Networks 源码

说明：# Deep Convolution Generative Adversarial Networks This example implements the paper [Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks](http://arxiv.org/abs/1511.06434)
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[深度学习] 快速风格迁移pytorch源码实现

说明：This repository contains a pytorch implementation of an algorithm for artistic style transfer. The algorithm can be used to mix the content of an image with the style of another image. For example, here is a photograph of a door arch rendered in the
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[机器学习] 回归模型python实现

说明：# Linear regression example Trains a single fully-connected layer to fit a 4th degree polynomial.
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[机器学习] 用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测

说明：长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。 这对于时间序列预测似乎非常不错，并且事实的确可能是这样的。 在本教程中，你将了解，如何对于一个一步单变量时序预测问题开发一个LSTM预测模型。 完成本教程后，您将知道： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为一步时间序列预测设计一个强大的测试框架。 如何准备数据，开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。 1. 洗发水销售额数据集； 2. 测试设置； 3. 持续性模型预测； 4. LSTM数据准备； 5. LSTM模型开发； 6
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