[机器学习] 用K聚类算法对图片进行压缩

说明：一个初学者学习完K聚类算法后进行的一些初步尝试，对图片进行矩阵化后尝试将图片压缩同时保持图片原来的色彩。感觉编写得并不够好，比较适合初学者去理解
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[机器学习] gan-vae-pretrained-pytorch-master.zip

说明：其中包含了DCGAN网络对MNIST,CIFAR-10和CIFAR-100数据集的预训练模型，还有GANs网络与MLP的结合预训练模型，亲测有效，已经用到论文的代码中来实现所需要的预训练的功能
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[深度学习] transformer4.sh

说明：transformer跑文本摘要的参数，如果没指定则采用默认设置。也就是attention is all you need中默认的参数。
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[机器学习] 一份简单的《图神经网络》教程

说明：以下附上一份简单《图神经网络》的教程，共计28页ppt。其主要包括图卷积网络（Graph Convolutional Networks）、图采样方法（Graph Sampling Methods）与基于PyTorch的实现与应用（Application and PyTorch Implementation）三个核心部分。欢迎感兴趣的朋友下载学习。
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[机器学习] 结巴jieba分词中文分词停用词表2000条数据

说明：结巴中文分词停用表，整合百度分词、哈工大等停用词表2000余条数据 即拿即用，效果好，提升分词速度准确率。
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[深度学习] roLabelImg和labelImg标注工具（内附环境配置及使用教程）

说明：深度学习目标检测中需要使用标注工具来制作数据集。rolabelImg可标注旋转矩形，labelImg标注正矩形。
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[机器学习] 数学建模国赛1992至2019年paper集.rar

说明：这次只要5个积分，资源已经整理！
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[搜索引擎] 详解生物地理学优化算法(二).pdf

说明：自从发表第一篇《详解生物地理学优化（BBO）算法（一）》已经过去十个月了。这期间不断的有网友来咨询我问题，我也说过会进一步的剖析一下大家对该算法的改进方法以及分享我的思路。今天总算有时间静下心来做个汇总了。
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[机器学习] 神经常微分方程教程（来自VIKRAM VOLETI）

说明：VIKRAM VOLETI简要介绍神经常微分方程，共计50页的ppt教程。其主要涉及问题定义、不同的求解方法以及ODE的基础理论。欢迎感兴趣的朋友下载学习。
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[机器学习] 居民用户用电特征-数据分析.py

说明：分析居民用户用电特征（有功+无功+电流+电压），替换数据文件以及用户画像需要的数据所处位置即可。负荷分解需先分析电力特征并提取唯一标志性特征作为负荷分解标准。
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[机器学习] 一份较为详细的《常微分方程》笔记

说明：一份较为详细的神经常微分方程学习笔记，共计194页的。其主要涉及问题定义、ODE的基础理论、不同的求解方法、实验以及应用。欢迎感兴趣的朋友下载学习
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[机器学习] GANs最新进展（GANs: the story so far）

说明：在过去的十年中，生成式对抗网络已经成为人工智能领域的一个流行组成部分。在本次演讲中，我们将以一个关于GANs如何工作的简短教程开始，以及在设计GAN架构时涉及的各种考虑事项。然后，我们将继续讨论一些更流行的GAN架构，并从不同的角度进行讨论，包括可解释性和伦理。最后，我们将讨论关于使用GANs的最新进展，包括处理现实世界的问题。
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