[机器学习] 预积分总结与公式推导20180827.pdf

说明：IMU预积分总结与公式推导，作者为北航自动化学院在读博士邱笑晨，阅读后觉得很有收获（好东西），学习视觉惯导知识必备
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[机器学习] 李纯明教授MICO论文及代码研读 MICO for MRI bias field estimation and tissue segmentation

说明：这篇文章是李纯明2014年发表在 Magnetic Resonance Imaging上的一篇文章，与他发表的论文A Robust Parametric Method for Bias Field Estimation and Segmentation of MR Images（CVPR2009）、MRI tissue classification and bias field estimation based on coherent local intensity clustering: a
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[机器学习] dynamicDraweBox.py

说明：使用opencv打开网络摄像头，操作鼠标左键，可动态绘制矩形区域，并实时返回矩形区域的左上角和右下角的坐标。
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[机器学习] object_detection_image.py

说明：传入两张图片，一张底片，一张待对比图片，同时给出警戒线相对于图片的百分必，程序会自动框选出超过警戒线的物体
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[机器学习] 4位数码管模块TM1637倒计时arduino代码

说明：4位数码管模块TM1637倒计时arduino代码，使用TM1637库实现倒计时20秒，给大家一个参考
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[机器学习] face_detection_to_flm.zip

说明：包含内容，facenet的cpu和gpu版本，人脸抓取采用ultra_light模型，算法实时连接IP摄像头，并采用python多进程的方式获取
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[机器学习] money_free-EA是人工智能技术通过动态仓位管理实现短线震荡盈利

说明：money_free交易系统策略理念结合AI人工智能技术，根据人工智能神经元以及基于多时间框架分析公式和用于货币交易的算法数学公式大数据云算法开发短线趋势，此EA是高收益有追单功能的EA（风险小，带总止损），短线趋势即可多头交易或者单边做一个方向，充分利用外汇高杠杆以小博大的性质优势，设计理念为每一轮下单都要盈利，首单获利时智能追踪盈利平仓，亏损时按设定的条件MA、RS综合指标追单，整体获利智能总平money_free短线趋势-EA最大的好处就是稳定盈利，该策略的主要原理是，通过动态仓位管理实现
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[机器学习] 使用TFLIT方式，修改MNST到APP上

说明：具体可参考博客：https://blog.csdn.net/LQ_qing/article/details/106236710 主要功能：MNST模型转tflite 并运行在APP上
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[机器学习] cudann9.0.zip

说明：安装cuda9.0对应的cudnn-9.0-linux-x64-v.7.1,cudnn-9.0-linux-x64-v.7.1
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[机器学习] dlib-19.21.1-cp38-cp38-win_amd64.whl

说明：dlib库适合于python3.8及表情跟踪数据shape_predictor_68_face_landmarks.dat
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[机器学习] 国科大模式识别刘成林第六次作业数据集和程序

说明：国科大模式识别刘成林第六次作业数据集和程序，mnist数据集，SVM支持向量分类，验证。程序可能需要自己调整。
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[机器学习] NeuralNetwork_RBF_Classification.m

说明：神经网络是深度学习算法的基础，是近年来随着机器学习的火热而渐渐为人们所熟知的一类深度学习算法结构的总称，基本原理是使用类似于生物神经网络信号传输的信息传递方法来自动搜索样本中的固有规律和基本属性，自组织和自适应地改变网络参数和结构，以实现优化输出的目标。其自适应、自组织和自学习特性使其在信号处理中具有良好的应用前景。从神经网络的基本模式看，主要有：前馈型、反馈型、自组织型及随机型网络。实际应用中，用的较多的是BP神经网络，但BP网络存在局部最优问题，并且训练速度慢，效率低。RBF神经网络是一种前
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