[深度学习] AlexNet.pdf

说明：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
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[搜索引擎] 正点原子linux uboot 移植.ppt

说明：Linux 系统要启动就必须需要一个 bootloader 程序,也就说芯片上电以后先运行一段bootloader 程序。这段 bootloader 程序会先初始化 DDR 等外设,然后将 Linux 内核从 flash(NAND,NOR,FLASH,SD,MMC 等)拷贝到 DDR 中,最后启动 Linux 内核。
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[机器学习] 机器学习入门之特征工程.pdf

说明：特征工程简介 • 什么是特征工程? • 为什么特征工程很重要? 特征工程处理方法 • 数据预处理的有效方法 • 如何获取重要特征? • 如何进行有效的特征选择? • 常用的降维方法
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[深度学习] Deep Learning and the processor chips-A Primer.pdf

说明：介绍了行业现状，机器学习与深度学习的基础和区别，软件框架，市场发展，AI芯片等，相当于一个调研，但是内容比较详实，感兴趣的可以了解一下
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[机器学习] 13_0.213.hdf5

说明：CNN+RNN端到端车牌识别预训练模型，项目地址：https://github.com/MrZhousf/license_plate_recognize；训练数据为35万，13 epoch， loss=0.213
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[机器学习] 新一代人工智能交通信号控制器架构研究.pdf

说明：针对目前基于传统交通控制理论设计的信号控制器存在的问题 提出基于边缘计算 场景驱动和交通控制资源化的新一代人工智能交通信号控制器的架构和设计理念 首先 以人工智能感知 决策需求为基础 提出场景驱动 交通控制资源化的全新概念 以此实现人工智能与交通信号控制的有效结合 并通过引入边缘计算重新构建智能交通信号控制器的技术架构 其次 利用边缘计算技术和 技术 研究和设计交通信号控制器的软硬件结构 最后 针对下一步需要着力解决。
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[机器学习] 肖仰华： 知识图谱下半场-机遇与挑战.zip

说明：本文由DataFunTalk根据肖仰华教授近期所作报告《知识图谱的下半场：机遇与挑战》整理而成，并经肖仰华教授亲自审核。
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[机器学习] handson-ml-master.zip

说明：Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow代码
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[深度学习] Rethinking-Atrous-Convolution-for-Semantic-Image-Segmentation-1.zip

说明：DeepLab 官方PPT，包含deeplabv1，v2，v3的变化，有助于理解该系列网络结构变化过程，不错的学习材料
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[深度学习] examples.zip

说明：tensorflow-lite，所有的样例代码，包括了Android跟iOS两个版本。在目录 ../examples/lite/examples下
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[机器学习] 树莓派opencv测试文件.rar

说明：本代码是支持树莓派的opencv显示，在树莓派操作系统上已经运行成功，属于基础入门，想要确定怎么使用opencv，调用的是边缘算法，从而使官方摄像头和opencv连接起来，欢迎向我咨询
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[深度学习] plot.gv.pdf

说明：详见 https://blog.csdn.net/zhqh100/article/details/104043572
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