[深度学习] 语音识别数据集合，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

说明：CNN+CTC_tutorial.ipynb为语音模型的教程，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dict.txt为统计的字典。 test.ipnb用于测试模型性能。 数据集使用的是清华的数据集，下载后放在项目同级目录即可运行
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[深度学习] 语音识别数据集合1，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

说明：语音识别数据集合，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic
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[深度学习] 语音识别数据集合3，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

说明：语音识别数据集合，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic
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[深度学习] 语音识别数据集合2，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic

说明：语音识别数据集合，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dic
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[深度学习] Wood Species Dataset-all.zip

说明：Wood Species Dataset数据集有12种木材8千多个图像组成，其中有三种软木树种和九种阔叶树种，图像分为3类，分别是每种木材的横切面图片、弦切面图片和径切面图片。使用数据集时请务必按数据作者要求引用文献
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[深度学习] LN2053_C.pdf

说明：LN2053 是可以对单节可充电锂电池和磷酸铁锂电池进 行恒流/恒压充电的充电管理芯片。该器件内部包括功率晶体 管，应用时不需要外部的电流检测电阻和阻流二极管。 LN2053 只需要极少的外围元器件，并且符合 USB 总线技术 规范，非常适合于便携式应用的领域。
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[深度学习] XT2072_C.pdf

说明：XT2072 是可以对单节可充电锂电池进行恒流/恒压充电 的充电器电路芯片。该器件内部包括功率晶体管，应用时不 需要外部的电流检测电阻和阻流二极管。XT2072 只需要极 少的外围元器件，并且符合 USB 总线技术规范，非常适合 于便携式应用的领域。 热调制电路可以在器件的功耗比较大或者环境温度比较 高的时候将芯片温度控制在安全范围内。内部固定的恒压充 电电压为 4.35V，充电电流通过一个外部电阻设置。
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[机器学习] 矩阵向量微分求导.zip

说明：包含了矩阵对矩阵求导，矩阵对向量求导，向量的微分，向量的导数等，多种矩阵、向量的微积分公式和讲解。内容包括： Vector/Matrix Derivatives and Integrals; Vector differentiation; Matrix differentiation; Derivatives with respect to vectors;
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[机器学习] K近邻算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境

说明：在Python环境下，使用MNIST数据集，实现KNN算法，对MNIST数据集中数据进行HOG特征提取，再进行预测，准确率较高
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[深度学习] 时间序列预测，信号处理，深度学习，SOH和SOC相关代码

说明：相关cnn、lstm、gru、tcn等等一些优化过后的用于时间序列预测的方法。还有EMD、小波等算法的实现。有需要的可以私聊，可以不用积分。
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[深度学习] midi_songs.rar

说明：学习笔记资源整理：https://editor.csdn.net/md/?articleId=107360246
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[机器学习] liziqun_PID.rar

说明：MATLAB群智能算法中编写了粒子群算法对PID参数进行整定.在函数M文件的调用过程中，很容易导致自己传递的参数变量的个数或者位置出错，这种错误也只有运行的时候，才能发现错误。因为蚁群算法涉及到很多的参数传递，因此自己在编写的时候，在嵌套的时候有两三次都是忘记传递参数以及参数的位置出错了。
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