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人工智能下载列表 第905页

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[机器学习] 优傲机器人通讯资料和使用说明

说明:优傲机器人的一些文档资料: Client_Interface_V3.5.xlsx Dashboard Server功能 scr iptManual脚本 ServiceManual_UR3_ZH_TW_3.1.1 UR3_User_Manual_zh_Global 脚本手册_中文_3.1.pdf 介绍了机器人的通讯和使用,方便各位查询
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[机器学习] 列表超详细操作.py

说明:OTS新手小白学Python,从入门到实践——列表超详细操作,对应代码,供大家分享学习,欢迎大家分享,禁止商用!
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[深度学习] 完整版 S7-1200 Modbus_MS_test.zip

说明:亲测好用,挺不错的资源,大家快来下载吧!挺有用的!需要的话可以来下载哦!S7-1200 Modbus RTU 主从通讯例程,主站轮询多从站,从站掉线自动跳过。TIA V13编写。
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[深度学习] 完整版 tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测.zip

说明:亲测好用,挺不错的资源,大家快来下载吧!挺有用的!需要的话可以来下载哦!tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测,实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。
<weixin_38746387> 上传 | 大小:1mb

[机器学习] Hopfield神经网络概周期解的存在性和全局吸引性_陈安平.pdf

说明:神经网络学习论文,概周期解的存在性和全局吸性. 获得了该网络存在唯一概周期解的充分条件和所有解收救于此 概周期解的充分条件 ,
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[深度学习] 完整版 神经网络识别手写数字(含数据和代码,只要有matlab就可以运行).rar

说明:亲测好用,挺不错的资源,大家快来下载吧!挺有用的!需要的话可以来下载哦!matlab 手动搭建一个单隐层神经网络用于识别手写数字,实现:标准化数据集,计算损失函数,梯度下降法,反向传播,加深对神经网络的理解。
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[机器学习] 基于混沌神经网络的脑网络动力学研究_郭振强 (1).caj

说明:知网博士论文混沌神经网络是近年来发展起来的一门新的科学,人工神经网络是为了 研究人类的认知过程而发展起来的,它的中心问题是认知与模拟。由于人类 对真实神经系统只了解非常有限一部分,人工神经网络的完善与发展有待于 神经生理学、神经解剖学的研究给出更加详细的信息和证据。近来人们发现 了脑中存在着混沌现象,混沌理论可用来理解脑中某些不规则的活动,从而, 混沌动力学为人们研究神经网络提供了新的契机,对于混沌神经网络的研究 成为摆在人们面前的又一新课题。
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[深度学习] Training Deeper Models by GPU Memory Optimization on TensorFlow

说明:With the advent of big data, easy-to-get GPGPU and progresses in neural network modeling techniques, training deep learning model on GPU becomes a popular choice. However, due to the inherent complexity of deep learning models and the limited memo
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[机器学习] Python SVM 手写数字识别.ipynb

说明:代码配套教程:https://blog.csdn.net/weixin_41738030/article/details/100130638, 提供给有需要的朋友,主要是用Python SVM 手写数字识别,这是Jupyter Notebook格式,需要读者自行安装Jupyter Notebook进行upload文件直接运行。
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[机器学习] 虚拟与离散变量回归模型.pdf

说明:前面五章所研究的回归模型,其变量都是取一些实际的数值,一般是连续的。实际工作中经常遇到变量取离散数值情形,它的回归模型需要给予特殊的考虑。在经济分析中还经常遇到因变量不是数值的情况,比如买与卖、升与降、有与无、盈与亏等。这些情况可以给予一个虚拟变量并赋以数值代表。这样的回归当然就更有特色了。本章就研究这一类回归模型。
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[机器学习] DBSCAN Matlab可视化测试图.png

说明:DBSCAN Matlab可视化测试图.png 博文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43290523/article/details/103924293
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[深度学习] 目标跟踪孪生网络系列SiamRPN++.ppt

说明:目标跟踪系列汇报ppt,包含目标跟踪研究现状,孪生网络用于目标跟踪的发展史,各孪生网络的介绍,着重介绍SiamRPN++论文。
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