[机器学习] 腾讯2017社交广告源码Tencent2017_Final_Coda_Allegro_BladeCoda.tar.gz

说明：腾讯2017社交广告源码，python，Tencent2017_Final_Coda_Allegro 腾讯2017社交广告源码（决赛排名第23位）。
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[机器学习] JXQuant_kzil88.tar.gz

说明：量化交易源码。 Init_StockALL_Sp.py —— 【数据采集】利用tushare接口将日线行情存储到本地数据库。 DC.py —— 【数据预处理】将本地存储的日基础行情整合成一份训练集。 SVM.py —— 【SVM建模】对个股用SVM进行建模，训练和预测。 Model_Evaluate.py —— 【模型评估】通过回测+推进式建模的方式对模型进行评估，主要计算查准率Precision，查全率Recall，F1分值，并存入结果表。 Portfolio.py —— 【仓位管理】基于马科
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[机器学习] 搜狗用户画像挖掘2016CCF_BDCI_Sougou_coderSkyChen.tar.gz

说明：2016CCF大数据与计算智能大赛：精准营销中搜狗用户画像挖掘
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[深度学习] 向人类学习如何抓取：数据驱动的架构 拟人软手自主抓握

说明：软手是将顺应性元素嵌入其机械设计中的机器人系统。这样可以有效地适应物品和环境，并最终提高其抓握性能。如果与经典的刚性手相比，这些手在人性化操作方面具有明显的优势，即易于使用和坚固耐用。但是，由于缺乏合适的控制策略，它们在自主控制方面的潜力仍未得到开发。为了解决这个问题，在这项工作中，我们提出了一种方法，可以从观察人类策略开始，使软手能够自主地抓握物体。通过深度神经网络实现的分类器将要抓取的物体的视觉信息作为输入，并预测人类将执行哪些操作来实现目标。因此，此信息用于从一组人类启发的原语中选择一个，
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[搜索引擎] Dynamic Time Warping

说明：T. Rakthanmanon, B. Campana, A. Mueen, et al., Searching and Mining Trillions of Time Series Subsequences under Dynamic Time Warping, KDD (2012) (Best Paper)
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[深度学习] 车牌识别素材600张（蓝、绿、黄）.zip

说明：车牌识别素材600张（蓝、绿、黄）绿牌包含两种类型。资源来自很多场景如：生活拍照、高速抓拍、室内、室外、光线不足、光照过度、倾斜等等很多场景。
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[机器学习] 多目标优化算法评价指标.zip

说明：元启发式多目标优化的评判指标的matlab代码，包括spread\IGD\GD\RNI从多样性、收敛性等角度评价多目标优化算法
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[深度学习] ALBERT_presentation.pdf

说明：ALBERT: A Lite BERT for Language Understanding作者演讲PPtWe are witnessing a big shift in the approach in natural language understanding in the last two years Full-network pre-training share most of the parameters between pre-training and fine-tuning NS
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[深度学习] 中国科学院大学 模式识别国家重点实验室 计算机视觉课件.pdf

说明：中国科学院大学 模式识别国家重点实验室 计算机视觉课件什么是计算机视觉? ·计算机视觉是研究用计算机来模拟人和生物的视 觉系统功能的技术学科。 ·计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一幅 或多幅图像认知周围环境信息的能力。 la M的下 “眼睛”在哪 计算机视觉VS人类视觉 计算机视觉 人类视觉 课程内容 1.生物视觉机理 1.计算机视觉的历史、现状和一些发展趋势 Il.一些计算机视觉技术DEM ⅣV.全部课程安排与几点想法 www.docin.com 生物视觉机理 www.docin
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[深度学习] 中国科学院大学 模式识别国家重点实验室 计算机视觉课件.pdf

说明：中国科学院大学 模式识别国家重点实验室 计算机视觉课件什么是计算机视觉? 计算机视觉是研究用计算机来模拟人和生物的视 觉系统功能的技术学科。 ·计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过一幅 或多幅图像认知周围环境信息的能力 下x 三 容王 HrET “眼睛”在哪 计算机视觉VS人类视觉 计算机视觉 人类视觉 课程内容 1.生物视觉机理 计算机视觉的历史、现状和一些发展趋势 些计算机视觉技术DEM0 ⅣV.全部课程安排与几点想法 www.docin.com 生物视觉机理 www.docin.
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[机器学习] 机器学习数据资源整合集

说明：具有延迟性质的网络流数据 用于开放式计算， 能够有效训练
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[深度学习] 基于移动平台的激光雷达点云投影到相机图像上的不确定性估计

说明：结合多传感设备以实现高级的感知能力是自动驾驶汽车导航的关键要求。传感器融合用于获取有关周围环境的丰富信息。摄像头和激光雷达传感器的融合可获取精确的范围信息，该信息可以投影到可视图像数据上。这样可以对场景有一个高层次的认识，可以用来启用基于上下文的算法，例如避免碰撞更好的导航。组合这些传感器时的主要挑战是将数据对齐到一个公共域中。由于照相机的内部校准中的误差，照相机与激光雷达之间的外部校准以及平台运动导致的误差，因此这可能很困难。在本文中，我们研究了为激光雷达传感器提供运动校正所需的算法。由于不可
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