[机器学习] scipy-1.5.4-cp39-cp39-win_amd64.whl

说明：scipy-1.5.4-cp39-cp39m-win_amd64.whl由于从下载文件较慢，所以在此提供下载，本文件对应python3.9版本为轮子文件，可通过pip安装
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[机器学习] numpy-1.19.3+mkl-cp37-cp37m-win_amd64.whl

说明：numpy-1.19.3+mkl-cp37-cp37-win_amd64.whl由于从官网下载文件较慢，所以在此提供下载，本文件对应Python37版本为轮子文件，可通过pip安装
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[机器学习] Kinetics-400-MD5

说明：分享出来，大家帮忙看看哪一个文件的值不太对。 Kinetics-400-MD5 132个文件的md5
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[机器学习] ashly324中文使用手册.pdf

说明：雅士利3.24处理器说明书 方便新手学习使用
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[机器学习] 西安电子科技大学-研究生课程-计算机视觉-期末大作业反向传播-卷积网络

说明：西安电子科技大学的计算机视觉 期末大作业 我的两篇论文所有的都在这了 走过路过不要错过啊 是真的！！！！！
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[机器学习] 西交研究生机器学习课件

说明：这份资源是西安交通大学电信学部的研究生课程的课件，英文版pdf，需要学习机器学习的同学可以拿来参考。
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[机器学习] 《标签噪声表示学习的研究:过去、现在和将来》

说明：经典的机器学习隐含地假设训练数据的标签是从一个干净的分布中采样的，这对于真实的场景来说限制太大了。然而，基于统计学习的方法可能不能很好地训练深度学习模型。因此，迫切需要设计标签噪声表示学习(LNRL)方法对带噪声标签的深度模型进行鲁棒训练。为了充分了解LNRL，我们进行了综述。
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[机器学习] cudart64.dll大合集

说明：cudart64.dll大合集 tensorflow运行时报错cudart64_xxx.dll文件无法打开 将该文件复制到cuda安装文件夹bin下
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[机器学习] Akerlof - 1970 - Analysis II

说明：Akerlof - 1970 - Analysis II Akerlof 经典大作第二册
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[机器学习] code_document.zip

说明：LTR（Learning to rank）是一种监督学习（Supervised Learning）的排序方法，已经被广泛应用到推荐与搜索等领域。传统的排序方法通过构造相关度函数，按照相关度进行排序。然而，影响相关度的因素很多，比如tf，idf等。传统的排序方法，很难融合多种因数，比如向量空间模型以tf*idf作为权重构建相关度函数，就很难利用其他信息了，并且如果模型中参数比较多，也会使得调参非常困难，而且很可能会出现过拟合现象。LTR采用机器学习很好地解决了这一问题。机器学习方法很容易融合多种特
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[机器学习] C# yolov3 调用程序.zip

说明：c# 调用yolov3 的程序，实现目标识别 c# 调用yolov3 的程序，实现目标识别 c# 调用yolov3 的程序，实现目标识别c# 调用yolov3 的程序，实现目标识别
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[机器学习] ACM官方论文模板，英文投稿必备

说明：这是ACM给出的英文投稿模板，投稿必备。里面详细给出了章节、图片、表格、公式、数据、定理证明格式、引理证明格式等，如果想往ACM投稿的话，大家可以看看。
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