[机器学习] Finite_Elements_Chapter_6.pdf

说明：1、有限元法应该是在差分法基础上建立起来的。有限元法：对物理模型进行离散，网格划分不用规则，就是各种单元可以混合使用，所以写不出方程也可以求解。 2、差分法：划分的网格是规则的，对方程进行离散化，就是用很多个差分代替微分，用线性方程组代替微分方程的一种方法。学地质应该不用太区了解 基本原理，要注重分析的过程，和看懂分析结果才重要，地质毕竟也是实际的工程领域
<weixin_44737586> 在 上传 | 大小：1034240

[机器学习] Finite_Elements_Chapter_7.pdf

说明：1、有限元法应该是在差分法基础上建立起来的。有限元法：对物理模型进行离散，网格划分不用规则，就是各种单元可以混合使用，所以写不出方程也可以求解。 2、差分法：划分的网格是规则的，对方程进行离散化，就是用很多个差分代替微分，用线性方程组代替微分方程的一种方法。学地质应该不用太区了解 基本原理，要注重分析的过程，和看懂分析结果才重要，地质毕竟也是实际的工程领域
<weixin_44737586> 在 上传 | 大小：1048576

[机器学习] Finite_Elements_Chapter_8.pdf

说明：1、有限元法应该是在差分法基础上建立起来的。有限元法：对物理模型进行离散，网格划分不用规则，就是各种单元可以混合使用，所以写不出方程也可以求解。 2、差分法：划分的网格是规则的，对方程进行离散化，就是用很多个差分代替微分，用线性方程组代替微分方程的一种方法。学地质应该不用太区了解 基本原理，要注重分析的过程，和看懂分析结果才重要，地质毕竟也是实际的工程领域
<weixin_44737586> 在 上传 | 大小：1048576

[机器学习] Finite_Elements_Chapter_9.pdf

说明：1、有限元法应该是在差分法基础上建立起来的。有限元法：对物理模型进行离散，网格划分不用规则，就是各种单元可以混合使用，所以写不出方程也可以求解。 2、差分法：划分的网格是规则的，对方程进行离散化，就是用很多个差分代替微分，用线性方程组代替微分方程的一种方法。学地质应该不用太区了解 基本原理，要注重分析的过程，和看懂分析结果才重要，地质毕竟也是实际的工程领域
<weixin_44737586> 在 上传 | 大小：839680

[机器学习] MNIST手写数据集

说明：mnist手写数据集下载 入门小白必备数据集
<qq_45022743> 在 上传 | 大小：30408704

[机器学习] 树莓派彩虹屏替换文件

说明：解决树莓派3B+安装ubuntu mate 16.04 出现彩虹屏的问题。可在烧录完毕之后，将上传的文件中的四个文件，替换你自己内存卡中的四个文件。然后重启树莓派即可。
<qq_40158653> 在 上传 | 大小：1048576

[机器学习] 机器学习思维导图.rar

说明：10张高清机器学习思维导图，详细归纳了机器人学习的知识点和技能，助你快速步入人工智能的大门，人工智能是目前最火也是最难学的技术，入门门槛比较高，学习成本也比较高，想学习的同学可以借助思维导图快速提高自己的专业技能。
<A1215383843> 在 上传 | 大小：12582912

[机器学习] 基于MATLAB和改进Hough变换的车道线检测

说明：基于matlab的车道线检测程序，对比不同边缘检测算法，通过改进hough变换来检测视频中的车道线，每一步算法都具有详细的解释说明
<weixin_44029558> 在 上传 | 大小：7168

[机器学习] 基于MATLAB和RANSAC的车道线检测程序

说明：与上一部分资源类似，这部分也是基于MATLAB的车道线检测程序，同样使用和对比了不同边缘检测算法，最后对得到的数据点进行随机采样一致性算法（RANSAC）拟合了车道线。
<weixin_44029558> 在 上传 | 大小：5120

[机器学习] 光明趋势-EA.ex4

说明：EA类型：趋势EA 一，功能介绍： 价格突破最近多少k线的高低点逆势下单,计算区间高低点,行情向逆势方向波动后再向盈利方向回调多少点下单. 二、核心优势 EA跟据，RSI,KDJ,CCI以及K线，符合开单条件才会开单，做单准确率高，盈利能力强。
<Ww798229841> 在 上传 | 大小：92160

[机器学习] 机器直觉（来自于中国科学：信息科学）

说明：当前以深度学习代表的人工智能技术所能解决的问题往往需要具有大量可以借鉴学习的训练 集, 同时要求所获取的信息是完备的。
<syp_net> 在 上传 | 大小：2097152

[机器学习] 最新《自动微分》综述教程

说明：自动微分（Automatic Differentiation，简称AD）也称自动求导，算法能够计算可导函数在某点处的导数值的计算，是反向传播算法的一般化。
<syp_net> 在 上传 | 大小：1048576