[深度学习] 基于深度学习方法在药用植物图像识别中应用.pdf

说明：基于深度学习方法在药用植物图像识别中应用，仅仅由于学术交流！基于深度学习方法在药用植物图像识别中应用，仅仅由于学术交流！
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[深度学习] 基于多对象关系的图像识别研究.caj

说明：基于多对象关系的图像识别，仅供学术交流，勿做商业用途！基于多对象关系的图像识别，仅供学术交流，勿做商业用途！基于多对象关系的图像识别，仅供学术交流，勿做商业用途！
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[机器学习] 基于机器学习的图像识别.caj

说明：基于机器学习的图像识别；基于机器学习的图像识别；基于机器学习的图像识别；基于机器学习的图像识别；基于机器学习的图像识别
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[机器学习] 基于计算机视觉的船舶图像自动识别方法研究综述.pdf

说明：基于计算机视觉的船舶图像自动识别方法研究综述；基于计算机视觉的船舶图像自动识别方法研究综述；基于计算机视觉的船舶图像自动识别方法研究综述；基于计算机视觉的船舶图像自动识别方法研究综述，仅用于学术交流，误用作商业用途！
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[深度学习] 基于神经网络的人脸图像识别研究.caj

说明：基于神经网络的人脸图像识别研究：仅用于学术交流，误用作商业用途！
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[深度学习] 基于三维卷积神经网络模型的肺癌CT图像识别.caj

说明：基于三维卷积神经网络模型的肺癌CT图像识别；基于三维卷积神经网络模型的肺癌CT图像识别；基于三维卷积神经网络模型的肺癌CT图像识别；基于三维卷积神经网络模型的肺癌CT图像识别；基于三维卷积神经网络模型的肺癌CT图像识别
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[深度学习] 基于卷积网络的图像分类方法.caj

说明：基于卷积网络的图像分类方法‘基于卷积网络的图像分类方法‘基于卷积网络的图像分类方法‘基于卷积网络的图像分类方法‘’’’’
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[深度学习] static.tar.gz

说明：visdom中的static文件。亲测可用。免费下载。可以下载下来直接替换visdom目录下的static文件。
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[机器学习] 弱监督学习综述【南京大学周志华教授】.zip

说明：本文主要介绍三种典型的弱监督：不完全、不确切和不准确监督。尽管三者可以分开讨论，但是实践中它们通常同时出现。由于篇幅限制，本文实际上扮演了更多文献索引而非文献综述的角色。
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[机器学习] ANN Toolbox.xlsm

说明：ANN Toolbox是本人开发的基于Excel的人工神经网络工具箱，期望能够应用在高校、科研或教育机构，用于帮助学生或从业者用最少的相关知识就能轻松地在Excel中建立、训练并使用ANN来执行小规模的数据分析、模式识别、数据分类等任务，也可以用于可视化教学和演示
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[深度学习] dlib_whl包.zip

说明：window装dlib要配置cmake还要配置boost，还来一波C+/visual版本不够高；最后找到whl包直接解决了。里面有三个文件，python3.4/python3.5/python3.6对应的dlib包版本；使用方法，直接cmd，pip install xx.whl;
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[机器学习] Temporal Features_process.py

说明：数据挖掘中的时序特征提取，分段特征、统计特征、熵特征，逼近处理，平滑... 基于时序数据的回归预测问题,在工作中经常遇到的。它与一般的监督学习的回归模型的区别在于数据本身是基于时序的
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