[深度学习] darknet53.conv.74.zip下载

说明：yolov3目标检测模型的预训练权重darknet53.conv.74下载，下载下来后放到相应的文件夹中即可顺利加载预训练模型
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[机器学习] glm-0.9.7.5.zip

说明：openGL肯定需要用到的数学库，刚从外面的世界下载的，很不好下，github上是下不来的
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[深度学习] 自然语言处理 ltp模型 cws

说明：ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://
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[深度学习] 自然语言处理 ltp模型 ner.zip

说明：ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://
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[深度学习] 自然语言处理 ltp模型 parser

说明：ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://
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[深度学习] 自然语言处理 ltp模型 pos

说明：ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://
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[深度学习] 自然语言处理 ltp模型 pisrl

说明：ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://
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[深度学习] GAN--提升GAN训练的技巧汇总.docx

说明：GAN模型相比较于其他网络一直受困于三个问题的掣肘： 1. 不收敛；模型训练不稳定，收敛的慢，甚至不收敛； 2. mode collapse; 生成器产生的结果模式较为单一； 3. 训练缓慢；出现这个原因大多是发生了梯度消失的问题； 本文主要以下几个方面入手，聚焦于解决以上三个问题的一些技巧：
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[机器学习] 第三讲：李群与李代数.pptx

说明：上一讲，我们介绍了三维世界中刚体运动的描述方式，包括旋转矩阵、旋转向量、欧 拉角、四元数等若干种方式。我们重点介绍了旋转的表示，但是在 SLAM 中，除了表示之 外，我们还要对它们进行估计和优化。因为在 SLAM 中位姿是未知的，而我们需要解决什 么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的问题。一种典型的方式是把它构建成一个优化 问题，求解最优的 R; t，使得误差最小化。 如前所言，旋转矩阵自身是带有约束的（正交且行列式为 1）。它们作为优化变量时， 会引入额外的约束，使优化变得困难。通过李群——
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[机器学习] SLAM第三讲作业资料.zip

说明：上一讲，我们介绍了三维世界中刚体运动的描述方式，包括旋转矩阵、旋转向量、欧 拉角、四元数等若干种方式。我们重点介绍了旋转的表示，但是在 SLAM 中，除了表示之 外，我们还要对它们进行估计和优化。因为在 SLAM 中位姿是未知的，而我们需要解决什 么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的问题。一种典型的方式是把它构建成一个优化 问题，求解最优的 R; t，使得误差最小化。 如前所言，旋转矩阵自身是带有约束的（正交且行列式为 1）。它们作为优化变量时， 会引入额外的约束，使优化变得困难。通过李群——
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[机器学习] dictionary.xlsx

说明：对文本进行情感分析时需要用的情感词典资源，包含词性种类，词义数、情感分类、强度、极性等信息，是很好的情感词典资源
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[深度学习] maogoushibie.zip

说明：猫狗识别分类是继手写数字识别后进行的第二次实验，这个实验通过kaggle上的的cat-dog数据集，对其中的训练数据和测试数据，先要进行手工分类，然后尝试使用cnn网络进行学习和训练最终得到一个良好的准确率之后，把模型保存下来使用不同的猫狗的图像进一步测试是否能够运用到实践中来。
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