[深度学习] 吴恩达深度学习课程第一课第二周datasets和lr_utils

说明：吴恩达深度学习系列课程的第一课、第二周编程练习Logistic Regression with a Neural Network mindset中用到的datasets和lr_utils.py文件
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[机器学习] 05.使用随机森林回归填补缺失值.ipynb

说明：05.使用随机森林回归填补缺失值.ipynb
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[深度学习] 交通标志识别模型文件

说明：其中包括两个文件，一个是由中国交通标志数据集训练出来的模型，一个是比利时交通标志训练出来的交通标志分类模型
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[机器学习] bvecs格式sift特征(10000)

说明：bvecs格式sift特征,包含10000条128维sift特征向。SIFT descr iptors可以用来做验证和算力测试。
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[深度学习] 比利时交通标志数据集

说明：其中包括测试集和训练集，可以用来训练交通标志分类，可以与交通标志识别组合起来数据就可以实现完整的，交通标志识别任务
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[机器学习] 最新《小样本学习》综述教程（来自CVPR 2020）

说明：在过去的几年里，基于深度学习的方法在图像理解问题上取得了令人印象深刻的效果，如图像分类、目标检测或语义分割。然而，真实字计算机视觉应用程序通常需要模型能够(a)通过很少的注释例子学习，(b)不断适应新的数据而不忘记之前的知识。不幸的是，经典的监督深度学习方法在设计时并没有考虑到这些需求。
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[深度学习] yolov5_models-20200616T212342Z-001.zip

说明：所谓yolov5的官方模型库，包括YOLOv5-s YOLOv5-m YOLOv5-l YOLOv5-x 五个模型，此github 项目https://github.com/ultralytics/yolov5配套模型
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[深度学习] graph_opt.pb

说明：$ cd tf-pose-estimation/models/graph/cmu $ bash download.sh 链接https://github.com/felixchenfy/Realtime-Action-Recognition?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg需要下载的cmu模型文件，官网下载特慢
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[机器学习] LIF光子神经元.rar

说明：类脑光子学是智能光子系统的一个先进分支。LIF光子神经元是类脑光子学中最经典的神经元模型。本模型参考了普林斯顿大学的研究结果，利用VCSEL和SA组合而成的双区型激光器的速率方程对LIF光子神经元进行了建模。内含输入信号文件（.m格式）和模型文件（.slx格式），输入信号规定为脉冲形式。把二者打开后，先RUN输入信号文件，再RUN模型文件。
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[机器学习] DFB-LD模型.rar

说明：DFB-LD是一种非常常见的激光器，在光通信领域有重要作用。在类脑光子学领域，DFB-LD也可以作为一种新兴的光子神经元使用。本模型参考了中国科学院大学论文中的DFB速率方程对其进行建模。内含输入信号文件（.m格式）和模型文件（.slx格式）。由于本人将DFB作为光子神经元使用，所以初始的输入信号形式为脉冲。如果作为光通信元件使用，则可以自行改变输入形式，不会对正确性产生影响。
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[机器学习] Keras-2.4.2-py2.py3-none-any.whl

说明：Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。
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[机器学习] h5py-2.10.0-cp38-cp38-win_amd64.whl

说明：h5py包是管理HDF5文件的常用包之一,按照内容可以分成文件、组、数据集和属性4个方面。归纳每个方面方法和属性的组成可以更有效地使用h5py包。
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