[搜索引擎] TF-IDF模型的概率解释

说明：信息检索是当前应用十分广泛的一种技术，论文检索、搜索引擎都属于信息检索 的范畴。通常，人们把信息检索问题抽象为：在文档集合D上，对于由关键词 w[1] … w[k]组成的查询串q，返回一个按查询q和文档d匹配度relevance(q, d)排 序的相关文档列表D’。
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[深度学习] Autonomous Driving.rar

说明：计算机视觉在自动驾驶中的应用，本文是行业最全综述，低成本可落地方案介绍。Computer Vision for Autonomous Vehicles: Problems, Datasets and State-of-the-Art
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[深度学习] nyu-depth-v2_labeled.mat-云盘提取.txt

说明：MIT fast-depth论文所用的数据集nyu-depth-v2_labled.mat。文件2.77G，由于上传限制 可自行云盘提取。友情提示：如果部署到TX1或TX2上，还请考虑磁盘空间。
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[机器学习] courseSLAM.pdf

说明：非常好的graph-slam资料Contents 1 Intro(duction) 2 Robot motion 2.1 Rigid body transformations 2.1.1 Frame specification 2.1.2 Frame transformation 577789 2.1.3 Frame composition 静 2.2 Modeling robot motion 10 2.2.1 Integrating robot motion uncertainty 10 2
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[深度学习] tensorflow_gpu-1.9.0+nv18.8-cp27-cp27mu-linux_aarch64_jetpack3.3.whl

说明：tx2使用的是jetpack3.3的版本，python2安装的tensorflow1.9的版本 安装过程中出了一点小问题 sudo pip install 的时候这个文件名字是不能更改的，后面加了jetson33显示不支持这个平台 enam还有setuptools的版本不对，使用--ignore-installed选项进行重新安装 sudo pip install --ignore--installed enam sudo pip install --ignore--installed se
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[深度学习] BAT人工智能时局图.pdf

说明：百度、*、腾讯在人工智能方向的布局，非常详细的介绍，高清大图，2019最新发布整理。高德 支付宝 Albabadst 4A| gEnies网里 IDST 院校合作 巡菜吗淘淘宝 语音开发者平台 妈蚁金服 &AR开发者平台 ∠2院 器 以科技创新世界 蚂蚁金服 阿里达摩院 阿里A实验室 优化现有业务 影响新兴业务 定损宝 NAs∧ S NASA技术战略 技术储备 场景落地 ET金融大脑ET医疗大脑 2 * ET工业大脑ET城市大脑 Alibaba.com Al for Industr
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[机器学习] cvpr2019.xlsx

说明：cvpr2019.xlsx所有文章合集，附下载链接，方便科研学习
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[深度学习] Tensorflow 框架实战课件 第2课资料.rar

说明：七月在线TensorFlow 框架实战，包含授课课件和部分源码，Jupyter打开。 计算机视觉：分类，识别，无人驾驶，图像搜索等 自然语言处理：语言模型、机器翻译、词性标注、实体识别、情感分析等
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[深度学习] Tensorflow 框架实战 第3课 cnn-intro.pdf

说明：七月在线TensorFlow 框架实战，包含授课课件和部分源码，Jupyter打开。 计算机视觉：分类，识别，无人驾驶，图像搜索等 自然语言处理：语言模型、机器翻译、词性标注、实体识别、情感分析等
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[深度学习] Tensorflow 框架实战 第4课资料.rar

说明：七月在线TensorFlow 框架实战，包含授课课件和部分源码，Jupyter打开。 计算机视觉：分类，识别，无人驾驶，图像搜索等 自然语言处理：语言模型、机器翻译、词性标注、实体识别、情感分析等
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[机器学习] 码农应具备的机器学习的基础知识

说明：码农应具备的机器学习的基础知识
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[机器学习] 机器学习算法基础学习总结

说明：机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同
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