[机器学习] Deeplearning_notes

说明： 一份详细的来自他人的关于吴恩达在最佳几年出的机器学习微专业的课程笔记word版。
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[机器学习] 基于OpenCV的张正有标定法（代码+棋盘图）

说明： 张正友相机标定Opencv实现，附棋盘图和14张不同角度标定图。 包含完整的工程代码，有详细的注释说明，一键运行。实现了相机标定、输出相机内参、外参、旋转和平移矩阵、标定效果评价、以及使用标定结果对原始棋盘图进行矫正。
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[机器学习] 安川伺服电机SGM 驱动一代Σ系列 sgda 英文说明书

说明： Σ安川伺服电机SGM 驱动一代Σ系列 sgda英文说明书 包含电路图 操作说明，接线，调试，安装尺寸等数据
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[机器学习] 基于TensorFlow的mtcnn网络

说明： 基于TensorFlow架构的mtcnn人脸检测神经网络模型。
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[机器学习] 中国古诗词语料

说明： 古诗词语料可以用来进行相关古诗词方面的语言理解和信息挖掘~
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[机器学习] 数学极客：花椰菜、井盖和糖果消消乐中的数学

说明： 数学极客：花椰菜、井盖和糖果消消乐中的数学，epub格式，适合手机看
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[机器学习] 通俗理解LDA主题模型LaTeX版(排版by陈友和)

说明： 一个介绍LDA的笔记，描述比较详细，容易理解，供LDA模型爱好者参考。
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[机器学习] 03NPE-ASCE00-EM4

说明： 957/5000 结构安全和结构动力学有许多领域，通常需要计算随机变量函数的前几个统计矩。 通常的近似是泰勒展开法。 这种方法需要计算导数。 为了避免导数的计算，已经提出了概率矩的点估计。 然而，准确度非常低，并且有时，估计点可能在定义随机变量的区域之外。 在本文中，提出了概率矩的新点估计，其中增加估计点的数量更容易，因为估计点独立于其原始空间中的随机变量 并且不需要使用随机变量的高阶矩。 通过使用这种近似，可以大大提高点估计的实用性和准确性。
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[机器学习] Windows 环境下编译OpenCV3.4.1和OpenCV-Contrib3.4.1下配置文件

说明： Windows 环境下编译OpenCV3.4.1和OpenCV-Contrib3.4.1生成的配置文件，下载后进行配置，即可使用。
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[机器学习] Machine learning a Bayesian and optimization perspective

说明： This book is about learning from data; in particular, our intent is to detect and unveil a possible hidden structure and regularity patterns associated with their generation mechanism. This information in turn helps our analysis and understanding of
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[机器学习] Crypto安裝文件

说明： Python中Crypto模塊，有些時候不好找，所以上傳方便大家學習。
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[机器学习] wine数据集

说明： 数据集包含来自3种不同起源的葡萄酒的共178条记录。13个属性是葡萄酒的13种化学成分。通过化学分析可以来推断葡萄酒的起源。值得一提的是所有属性变量都是连续变量。
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