[深度学习] 中国交通 标志 C CTSDB数据集训练集4

说明：中国交通 标志 C CTSDB数据集训练集4，里面 有800个 选项 一半 是txt，文件 中存一半数据图片
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[机器学习] 最新《动态网络嵌入》综述论文

说明：本文对动态网络嵌入问题进行了系统的研究，重点介绍了动态网络嵌入的基本概念，首次对现有的动态网络嵌入技术进行了分类，包括基于矩阵分解的、基于跃格的、基于自动编码器的、基于神经网络的等嵌入方法。
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[机器学习] 数字识别 (神经网络博客中用到的数据)

说明：数字识别 (神经网络博客中用到的数据)，X为大小(5000,400)的矩阵，每一行代表一个手写数字，y为其对应的数字。
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[机器学习] 菜菜的sklearn课堂完整版pdf(1-11课).rar

说明：1 决策树 2 随机森林 3 特征工程 4 降维算法 5 逻辑回归 6 聚类算法 7 SVM version 8 SVM 案例 9 线性回归 10 朴素贝叶斯 11 XGBoost
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[深度学习] DeepFm分解机论文

说明：DeepFm原版英文论文 deepfm 使用 fm组合低阶特征 再使用DNN组合高阶特征 弥补了Fm在高阶组合特征的缺陷
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[深度学习] transfer dense121迁移学习模型模板参数不变只训练classifier这一层的参数.py

说明：transfer dense121迁移学习模型模板参数不变只训练classifier这一层的参数 ，迁移学习的一个案例模板
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[深度学习] YOLOv3聚类分析之kmeans

说明：YOLOv3聚类分析之kmeans，yolov3多目标检测，生成自己的锚框，并显示准确性分布图，亲测有效
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[深度学习] baseline_cnn.py

说明：cnn框架，python实现，用TensorFlow中的keras，层次分明，通俗易懂，对初学者会有很好的启发，对实现实现卷积，池化，dropout，不清楚的同学，所有帮助
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[深度学习] 转换tfrecord代码.zip

说明：文件结构如下 ---pic 我们准备的图片 ------train 训练用 ------validation 验证训练结果用 ---data_convert.py 将我们准备的图片，转换为tfrecord ---src 资源工具代码 ------tfrecord.py tfrecord的转换类 其中，data_convert.py是我们转换的主要代码。 使用方法： 在文件夹下，运行： python data_convert.py -t pic/ \   --train-sha
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[深度学习] 《使用DGL训练大规模图神经网络》马超.pdf

说明：图神经网络的实战文档，可以给该领域的初学者提供参考。图网络（Graph Network, GN）是在拓扑空间（topological space）内按图（graph）结构组织以进行关系推理（relational reasoning）的函数集合。在深度学习理论中是图神经网络（ graph neural network, GNN）和概率图模型（Probabilistic Graphical Model, PGM）的推广
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[深度学习] CNN-new-mnist.py

说明：在pytorch框架下，编写的一段CNN图像分类代码，实现手写数字集识别，测试准确率在96%以上，代码有比较详细的注释。
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[搜索引擎] bank-es-account-json.rar

说明：elasticsearh-accounts-json 共1000条数据 ，官网打不开。数据格式为： { "account_number": 0, "balance": 16623, "firstname": "Bradshaw", "lastname": "Mckenzie", "age": 29, "gender": "F", "address": "244 Columbus Place", "employer": "Euro
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