[机器学习] 感知器算法 求解分界面方程 绘制散点图

说明：本科生 模式识别课程作业 对如下两类的二维模式样本集，编写MATLAB程序，用感知器算法求分界面方程，并作图显示。 分别改变初始权向量和样本集中样本顺序来获得不同的结果，并对结果进行分析比较。
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[机器学习] 简单 H-K算法 求解分界面方程 绘图

说明：模式识别课程作业 根据任意选择的b0得到待求W的一个伪逆解，然后对W的伪逆解和b同时进行迭代优化处理，使两者满足约束条件。可以利用基于固定增量的梯度下降法进行迭代求解。 伪逆解是在b一定情况下极小化平方误差准则函数的结果。不管是在什么情况下，都会提供一个对分类有益的、最小二乘意义上的最优解。
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[深度学习] tf版本1.12.0-python版本3.6-系统win10_64位.zip

说明：tensorflow==1.12.0版本python版本3.6-系统10_64位。有需求的可以下载
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[深度学习] 中文识别项目（8GB显存都跑不起，16GB内存也跑不起来）

说明：中文识别项目（8GB显存都跑不起，16GB内存也跑不起来）无意义模型，包括模型文件自己可以试试自己的电脑
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[深度学习] 高清中文图片识别很准的模糊图片识别不准的ocr

说明：高清中文图片识别很准的模糊图片识别不准的ocr
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[机器学习] testLBP.py

说明：本代码采用python编写，实现内容包括各种LBP算子，可运行实现。包括：基本LBP、旋转LBP、均匀LBP、MBLBP等。
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[深度学习] 2020年CVPR--最佳学生论文

说明：这篇论文的角度十分新颖，从多边形网格入手，基于计算机图形学的经典空间数据结构Binary Space Partitioning（BSP）来设计了一个BSP-Net。这个网络可通过凸分解来学习表示3D形状，并且不受监督，因此训练不需要进行凸形分解。BSP-Net的重建质量有很大的优势，并且很容易能够进行参数设置。
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[深度学习] 2020年CVPR最佳论文

说明：最佳论文提出了一种无需外部监督即可从原始单视图图像中学习3D变形对象的方法。该方法基于自动编码器，该自动编码器将每个输入图像分解为深度，反射率，视角和照明。为了在无监督的情况下解构这些组件，作者使用了以下事实：许多对象类别至少在原则上具有对称结构。
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[机器学习] 02-案例：预测鲍鱼的年龄.ipynb

说明：源代码
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[机器学习] 鲍鱼数据集数据集.rar

说明：预测鲍鱼的年龄
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[深度学习] Dual_Attention.py

说明：基于论文Dual_Attention_Network_for_Scene_Segmentation，把Dual_Attention_框架完成实现
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[机器学习] 2007 - Smith - An Overview of the Tesseract OCR Engine.pdf

说明：2007年OCR经典文献。Tesseract is an open-source OCR engine that was developed at HP between 1984 and 1994. Like a super-nova, it appeared from nowhere for the 1995 UNLV Annual Test of OCR Accuracy [1], shone brightly with its results, and then vanished back
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