[机器学习] Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件

说明：主要是Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件，可以直接调用，主要运用在物体识别、目标识别跟踪、人脸识别、无人机等应用领域。
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[机器学习] 自然语言处理中的预训练模型

说明：目前预训练模型在自然语言处理领域取得了广泛的成功。本报告的内容主要涵盖以下4部分内容：1）预训练模型的原理介绍，包括模型结构、学习准则、发展历程等；2）预训练模型的迁移方法：包括如何通过任务转换、多步迁移、改进精调等方法来进一步提高预训练模型在下游任务上的性能。
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[机器学习] EMNLP 2020上与【知识图谱】相关论文（6篇）

说明：本文为大家奉上EMNLP 2020必读的六篇知识图谱（Knowledge Graph）相关论文——知识图谱表示、常识、任务型对话、多语种知识库补全、开放式KG表示、社会常识推理。
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[机器学习] 粒子群（PSO）优化的极限学学习机（ELM）

说明：粒子群（PSO）优化的极限学学习机（ELM），用粒子群优化算法优化的极限学习机，可用于数据的回归和分类，实测比单纯的极限学习机精度高的多。
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[机器学习] 《基于差分量化局部二值模式的人脸反欺诈算法研究》

说明：随着人脸识别技术已经融入到人们日常生活中，人脸欺诈检测作为人脸识别前的一个关键步骤越来越受到重视．针对打印攻击和视频攻击，提出了一种通过量化局部像素之间的差值来细化传统局部二值模式（ｌｏｃａｌｂｉｎａｒｙｐａｔｔｅｒｎ，ＬＢＰ）特 征的差分量化局部二值模式 （ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎｌｏｃａｌ ｂｉｎａｒｙｐａｔｔｅｒｎ，ＤＱ＿ＬＢＰ）算法．ＤＱ＿ＬＢＰ 能够在不增加 ＬＢＰ 维度的基础上提取像素之间的差值信息， 以便更精确地描述图像的局部纹理特征．此外，使用空间金字塔算法统
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[机器学习] 《生成式语言模型: 信息论视角》报告

说明：本讲座的大部分内容将致力于两篇论文，它们试图做到这一点:通过使用概率和基于信息理论的度量，公平地比较生成模型的表现。第一篇论文详细介绍了如何通过总比特来评价(单语)开放词汇语言模型，第二篇论文思考了“信息”的意义以及如何使用它来比较机器翻译模型。
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[机器学习] GA优化RBF.rar

说明：通过GA遗传算法优化RBF的c b w的初值
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[机器学习] 如何成为一名合格的自动驾驶工程师？.zip

说明：讲述了成为自动驾驶工程师需要哪些技术。 以及一下资料的获取方式： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的adas标准，这是ad
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[机器学习] 视觉SLAM中的前端：视觉里程计与回环检测.zip

说明：SLAM _ 视觉SLAM中的前端：视觉里程计与回环检测 另外，还包含以下资料的获取： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的
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[机器学习] NeurIPS 2020上与【因果推理】相关论文（六篇论文）

说明：本文为大家奉上NeurIPS 2020必读的六篇因果推理（Causal Inference）相关论文——Covid-19传播因果分析、反事实概率方法、因果图发现、因果模仿学习、弱监督语义分割、不确定性因果效应。
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[机器学习] 如何理解3D动画中的欧拉角以及死锁？.zip

说明：如何理解3D动画中的欧拉角以及死锁？以及包含了自动驾驶学习资料集： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的adas标准，这是a
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[机器学习] 脑机接口特征提取算法共空间模式

说明：这个是脑机接口特征提取算法适合二分类和多分类一对一和多对一的都有，文件以Y开头的是以一对一方式的多分类特征提取算法，每个方法都是两个文件，一个训练投影矩阵另外一个是具体提取特征
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