[深度学习] win10下vs2015编译TensorFlow1.4 C++源码 CPU版本.txt

说明：源码+工程文件+库文件 成功编译Debug和Release版本 包括编译完成的Debug和Release库文件，CPU版本 用于代码调试，非常方便。 1.73G，超过220M上限，文本中是网盘地址和提取码
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[机器学习] 山东省高校机器人大赛NAO接力赛源码

说明：这是山东省高校机器人大赛NAO机器人接力的比赛源码，用于两只NAO机器人进行接力跑，需要用专门的软件开发环境打开，其中里边的python源码也可以提取出来研究。
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[机器学习] MatSurv-master.zip

说明：matlab matlab 生存曲线绘制 摘自github matlab matlab 生存曲线绘制 摘自github matlab matlab 生存曲线绘制 摘自github
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[机器学习] 71477179softmax.rar

说明：maltab softmax分类器 分类minist手写数据 maltab softmax分类器 分类minist手写数据 maltab softmax分类器 分类minist手写数据
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[机器学习] TensorFlow学习笔记.zip

说明：TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台，本文档为TensorFlow的学习笔记，其中包括神经网络的搭建以及如何用神经网络来进行手写数字识别和图像识别。
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[计算广告] 2011-2016APMCM赛题.zip

说明：2011-2016APMCM赛题.zip2011-2016APMCM赛题.zip
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[机器学习] 人工智能docx

说明：之前有一则数据曝光：除去工作和睡觉，中国人日平均休闲时间是2.27小时，远低于欧美国家。时间都去哪了？对于勤劳的职场人来说，当然都在工作上。对于有上进心，有责任心的成年人来说，努力工作达成目标当然是必要的，可因此要花费人生中近乎二分之一的时间，真的必要么？
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[机器学习] 虹软3.0测试程序.zip

说明：C#基于虹软SDK3.0 X86版本的代码， 以上代码，请自行下载并申请虹软SDK3.0，并在目录下放入DLL，才能运行 包括： 1、视频比对识别 2、1:N比对识别 1:N比对识别，使用MYSQL数据库，只有两个字段很简单，比对图片目录结构： 主目录/目录1/图片.JPG，扫描主目录下的子目录所有图片，每个目录一个线程， 文件路径加载到内存，指定特征码读写线程数，将向MYSQL数据库写入特征码与图片名， MYSQL数据库结构为：图片名 string ,特征码 BLOB。两个字
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[深度学习] 深度学习应用.docx

说明：2017年，围棋界发生了一件比较重要的事，Master（AlphaGo）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。 从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始，AI全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的十多年里，深刻的改变我们的生活。
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[机器学习] 强化学习基础.rar

说明：我们在思考学习本质时首先想到的可能就是通过与我们的环境进行交互从而学习。当一个婴儿玩耍时，挥动着他的手臂，虽然看起来，他没有明确的老师，但他确实与他的环境有直接的感觉联系。并且这种联系可以产生大量关于因果，行为后果以及为了实现一个目标我们要做什么等信息。在我们的整个生活中，这种交互无疑是我们了解环境和自己的主要知识来源。无论我们是在学习驾驶汽车还是进行对话，我们都非常清楚我们的环境如何回应我们的行为，并且我们试图通过我们的行为影响接下来可能发生的事情。从互动中学习是几乎所有学习和智能的基础。在本
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[深度学习] kaggle竞赛使用的数据，里面包括训练和测试数据集

说明：Kaggle是由联合创始人、首席执行官安东尼·高德布卢姆（Anthony Goldbloom）2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。该平台由于举办多种领域的数据分析、机器学习竞赛，具有很多有价值的数据集可供下载。Kaggle 的数据集很难下载，这里提供了一个文本分类的数据集，供大家使用。
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[深度学习] Kmean电影简介聚类数据

说明：文本分类一般包括了文本的表达、 分类器的选择与训练、 分类结果的评价与反馈等过程，其中文本的表达又可细分为文本预处理、索引和统计、特征抽取等步骤。文本分类系统的总体功能模块为： （1） 预处理：将原始语料格式化为同一格式，便于后续的统一处理； （2） 索引：将文档分解为基本处理单元，同时降低后续处理的开销； （3） 统计：词频统计，项（单词、概念）与分类的相关概率； （4） 特征抽取：从文档中抽取出反映文档主题的特征； （5）分类器：分类器的训练； （6） 评价：分类器的测试结果分析
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