[机器学习] KST_DiagnosisSafety_30_zh.pdf

说明：DiagnosisSafety 是一个可后载入的备选软件包，具有下列功能： 功能  安全输入端和输出端的诊断  安全组件的诊断 （CIB、CIB_SR、SIB-STD 和 SIB-EXT）  以太网安全接口信号的诊断 （PROFIsafe、CIP Safety 或 FSoE）  安全选项配置的诊断 所显示的诊断信息取决于安装了哪些选项
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[深度学习] label.png图像16位或24位转8位,用于Mask Rcnn训练(绝对可用)

说明：(代码简洁, 绝对可用)使用python将24位或者16位图像转换为8位图像，用于labelme标记的MASK_RCNN进行样本训练, 自己的样本数据是24位就是用这代码进行转换成8位, 样本已训练成功.(16位亦可用).
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[深度学习] 用SSD模型在Win7下仅CPU的Tensorflow跑目标检测 .docx

说明：用SSD模型在Win7下仅CPU的Tensorflow跑目标检测，此时注意，有些包像直接下载子文件名object detection，导致各个包里面的东西确实，导致运行程序时出现各种错误，因为本人已经下了好几个不同大小的object detection。
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[深度学习] ssd300模型搭建代码.py

说明：从priorBox到Bbox解析的实现细节： 当背景类的置信度最高时，表示预测的bbox不包含目标，当其他类别置信度最高时就代表bbox所含目标的类别，SSD网络对feature map上的每一个cell的每一个priorBox都要预测两组值，通常bbox的位置信息由中心坐标和长宽表示，但是实际上SSD的预测值只是priorBox到Bbox的转换值（offset/transformation），SSD里面使用的坐标转换策略和Faster-RCNN相同；
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[深度学习] ssd300模型训练代码.py

说明：SSD训练过程中的关键点是如何将ground truth信息和网络预测输出的信息匹配上，一旦信息匹配上就能端到端的训练了（这里可以理解为预测值和GT值为loss function的两个输入，需要进行相应值的转换才才能符合loss function的输入标准）。 匹配策略： 在SSD的训练过程中，当预测bbox和任一gt bbox的jaccard overlap（IOU值）大于0.5时都被当做正样本（由于图像中GT很少，目的是防止负样本过多这个样本过少，学习难度大），其实即使是这样训练过程中由于g
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[深度学习] ssd300模型预测代码.py

说明：SSD的预测过程主要分为以下几个阶段： 首先根据类别置信度确定其类别与其对应的置信度值，并过滤掉属于背景的预测框； 根据置信度阈值0.5对预测框进行过滤，对剩下的预测框进行解码和校正，得到预测框真实的位置信息； 根据置信度进行降序排列，保留部分预测框并进行NMS，过滤掉那些重叠度较大的预测框得到最终检测结果；
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[深度学习] SSD的设计+训练+预测的思路.docx

说明：SSD新特征：多尺度特征图检测，直接使用小卷积核来计算预测结果，设置了priorBox（anchor）； SSD性能：速度比YOLO v1快小目标检测效果更好（这也是YOLO v1的缺点），精度和Faster-RCNN这种two-stage检测方法相匹配； SSD可以很方便地部署到大规模系统的目标检测模块上； SSD算法里面有很多实现细节没有列出来，需要阅读源码，目前基于SSD算法的思想出现了许多改进的检测方法（更换backbone只是最基础的一种方法）；
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[机器学习] 数据集分析报告.docx

说明：文档第一部分为Bagging与boosting之间的区别，第二部分是为对五个数据集进行相关性分析，缺失性分析，和噪声数据发现，第三部分是使用随机森林，支持向量机等八个算法对五个数据集进行分类，对比八个算法对五个数据集的分类精度。代码部分在此处：https://download.csdn.net/download/qq_30814185/11338531
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[机器学习] 血管医疗影像测试文件.dcm

说明：多帧DICOM医疗图像，能够用来测试一些简单的医疗影像实验。
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[深度学习] tensorflow学习资料.zip

说明：共享关于深度学习之tensorflow篇章，里面包含了黄文坚和郑泽宇资料
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[深度学习] Attention Is All You Need.pdf

说明：谷歌提出的Transformer结构tput Probabilities Softmax Linear Add& Norm Feed orwa Add& Norm Add norm Multi-Head Attention Forward N Add Norm I Add norm Masked Multi-Head Multi-Head Attention Atention Encoding ① Encoding ut Output Embedding Embedding Inputs Ish
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[机器学习] pandas数据处理学习.zip

说明：该资源是一个中文版关于pandas的教程文档，详细介绍了pandans库对数据预处理的详细步骤，并且配有实例说明。
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