[机器学习] 数字的手写.rar

说明：Autoencoder_Code——基于深度学习网络（deep learning network）的matlab
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[深度学习] encoded_iris.mat

说明：Spiking Neural Networks里做分类测试时使用的小数据集。将原始Iris数据集的四个属性分别通过40个高斯函数编码成脉冲，编码后的数据为160维，.mat格式可直接导入MATLAB使用。具体编码细节参考： Samanwoy Ghosh-Dastidar and Hojjat Adeli，Improved spiking neural networks for EEG classification and epilepsy and seizure detection，Integr
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[机器学习] kaggle_titanic-master.zip

说明：kaggle的titannic数据集，用于机器学习的测试！！！！
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[机器学习] Combining 3D Morphable Models: A Large scale Face-and-Head Model

说明：Combining 3D Morphable Models: A Large scale Face-and-Head Model
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[机器学习] JIST 2018_Book_SemanticTechnology.pdf.zip

说明：JIST 2018（http://jist2018.knowledge-graph.jp/），JIST作为原语义网领域的会议，近年来已逐步走向没落。为在一定程度重振生机，以下附上JIST 2018论文集，方便大家关注与学习。
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[机器学习] languagetool-4.7.tar.gz多种语言的文本纠错，单词纠错，错误建议。xml规则化配置。

说明：languagetool30多种语言的文本纠错，单词纠错，错误建议。xml规则化配置。
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[机器学习] Halcon识别一维码源码.zip

说明：这是在QT上调用halcon的一维码解码库，来实现常用的所有一维码的识别。这是一个完成的QT工程源码，源码可以在QT环境下编译运行。
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[深度学习] MIL-nature-medicine-2019-master.zip

说明：Clinical-grade computational pathology using weakly supervised deep learning on whole slide images论文代码，加了一点自己的解读。具体解读博客为：https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/96705542#commentBox
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[深度学习] Translation：Sliced Recurrent Neural Networks论文翻译

说明：循环神经网络在许多NLP任务中都取得了巨大的成功。但是，由于具有循环结构，因此它们很难并 行化，因此训练RNN需要很多时间。在本文中，我们介绍了切片循环神经网络（SRNN），可以通过将 序列分成许多子序列来并行化。 SRNN具有通过很少的额外参数通过多层获取高级信息的能力。我们证 明了使用线性激活函数时，标准RNN是SRNN的特例。在不更改循环单位的情况下，SRNN的速度是标 准RNN的136倍，当我们训练更长的序列时，甚至可以更快。在六个大型情感分析数据集上进行的实验表明，SRNN比标准RNN
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[VR] 中国VR营销趋势前瞻报告.pdf

说明：对于VR营销营销趋势的观察，我们不仅关心利用VR概念进行热点营销的传统营销方式，更关心以VR内容展示、以VR设备承载、以VR内容分发渠道流通的全新传播载体和呈现方式的营销形式发展。我们基于对科技发展抱以乐观态度的前提，探讨在VR有可能成为另一个广告承载载体的预设下，VR营销的模式可能如何开展。摘要 iResearch 艾瑞咨询 1、VR发展背景:资本强力推动、巨头企业布局带来示范效应,国内涉足VR行业的玩家大批入 2、VR发展现状:理想可期,但与现实间有段距离,VR在成本、质量、内容、消费者需求
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[机器学习] CCL 2018_Book_ChineseComputationalLinguistic.pdf.zip

说明：The Eighteenth China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2018 （http://www.cips-cl.org/static/CCL2018/index.html），作为国内NLP领域的旗舰会议，具有较好的业内影响力。以下附上2018年会议论文集。
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[机器学习] words（英文字典）.txt

说明：txt文档，里边存放11多万个英文字典。用python来做练习，寻找回文数的个数与变位词的个数
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