[机器学习] Use Python design ASIC

说明：Python 用于ASIC 自动化设计，从基本python讲解到实际应用，深入浅出。是初学者必备资源。
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[机器学习] 自然语言处理预训练模型的研究综述

说明：近年来，深度学习技术被广泛应用于各个领域，基于深度学习的预处理模型将自然语言处理带入一个新时代。预训练模型的目标是如何使预训练好的模型处于良好的初始状态，在下游任务中达到更好的性能表现。
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[机器学习] 一对一直播引流脚本系统演示

说明：一对一直播是针对一个用户服务，主播不需要很高的颜值，不需要有什么才艺，只要善于聊天即可原理就是，主播在直播时候，打开松鼠直播管家系统，系统会自动筛选优质用户，会主动给用户发信息，照片 ，语音打招呼。智能回复 。同时来提高主播的曝光度，减少主播的空挡期，来提高主播的收益盈
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[机器学习] AI教学视频

说明：一部非常好的ai教学
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[机器学习] R语言LDA对鸾尾花数据分类

说明：用R语言编写LDA程序对鸾尾花数据集进行分类，鸾尾花数据集为R语言自带数据集，并通过自分类与LDA分类进行对比，做出预测图
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[机器学习] Driver State Monitoring 驾驶员状态监测

说明：1. 双击dsm.exe可打开演示程序，使用电脑摄像头测试（或电脑接接USB摄像头） 2. 双击test.bat可通过传参数的方式调用dsm.exe检测sample目录对应的测试视频 3. demo.mp4为运行效果 4. 本程序使用了opencv4.11库 5. 本程序使用VS2019开发 6. 本程序为x64版本 7. 功能：Driver State Monitoring，即驾驶员状态监测 8. 详细功能：人为遮挡、姿态异常、打哈欠、打电话、抽烟、分神、闭眼检测 注：若您的电脑无法运行，请
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[机器学习] 《持续学习机器人技术：定义，框架，学习策略，机会与挑战》综述论文

说明：持续学习(CL)是一种特殊的机器学习范式，它的数据分布和学习目标会随着时间的推移而改变，或者所有的训练数据和客观标准都不会立即可用。
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[机器学习] 无监督特征选择UFS

说明：Feature selection is one of the most important dimension reduction techniques for its efficiency and interpretation. Since practical data in large scale are usually collected without labels, and labeling these data are dramatically expensive and time
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[机器学习] A Tutorial on Spectral Clustering

说明：In recent years, spectral clustering has become one of the most popular modern clustering algorithms. It is simple to implement, can be solved efficiently by standard linear algebra software, and very often outperforms traditional clustering algorith
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[机器学习] Clustering-Guided Sparse Structural Learning for Unsupervised Feature Selection

说明：Many pattern analysis and data mining problems have witnessed high-dimensional data represented by a large number of features, which are often redundant and noisy. Feature selection is one main technique for dimensionality reduction that involves ide
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[机器学习] (LS)Laplacian Score for Feature Selection.pdf

说明：In supervised learning scenarios, feature selection has been studied widely in the literature. Selecting features in unsupervised learning scenarios is a much harder problem, due to the absence of class labels that would guide the search for relevant
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[机器学习] Embedded Unsupervised Feature Selection.pdf

说明：Sparse learning has been proven to be a powerful technique in supervised feature selection, which allows to embed feature selection into the classification (or regression) problem. In recent years, increasing attention has been on applying spare lear
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