[机器学习] TH_uncased_L-12_H-768_A-12.part1.rar

说明：泰语预训练语言模型中的第一部分，可以用于文本分类，序列标注等自然语言处理任务，该模型性能优异，可扩展性强
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[机器学习] TH_uncased_L-12_H-768_A-12.part2.rar

说明：泰语预训练语言模型中的第一部分，可以用于文本分类，序列标注等自然语言处理任务，该模型性能优异，可扩展性强
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[机器学习] TH_uncased_L-12_H-768_A-12.part3.rar

说明：泰语预训练语言模型中的第三部分，可以用于文本分类，序列标注等自然语言处理任务，该模型性能优异，可扩展性强
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[机器学习] TH_uncased_L-12_H-768_A-12.part4.rar

说明：泰语预训练语言模型中的第四部分，可以用于文本分类，序列标注等自然语言处理任务，该模型性能优异，可扩展性强
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[机器学习] TH_uncased_L-12_H-768_A-12.part5.rar

说明：泰语预训练语言模型中的第五部分，可以用于文本分类，序列标注等自然语言处理任务，该模型性能优异，可扩展性强
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[机器学习] mkdir_if_missing.m

说明：在matlab中判断文件夹是否存在， 如不存在，则创建文件夹。
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[机器学习] Estimate CPU Performance

说明：Estimating CPU Performance using Amdahls Law,When you are choosing a CPU, there are two main specifications you need to pay attention to that define the relative performance of CPUs: The frequency is essentially how many operations a single CPU core
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[机器学习] 数学建模常用程序包.zip

说明：数学建模常用程序包，包括神经网络、图论算法、小波预测、元胞自动机、回归预测、灰色预测、聚类分析、SVM、时间序列、粒子群优化、模拟退火、遗传算法、主成分分析、图像处理等数十种常用代码，可以直接运行。
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[机器学习] 无监督依存解析的综述论文（来自于COLING 2020）

说明：句法依存分析是自然语言处理中的一项重要任务。无监督依存解析旨在从没有正确解析树注释的句子中学习依存解析器。尽管无监督解析很困难，但它是一个有趣的研究方向，因为它能够利用几乎无限的无注释文本数据。它也为其他低资源解析的研究提供了基础。
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[机器学习] CN109141884A-基于EEMD-AR模型和DBN的轴承故障诊断方法-公开.PDF

说明：提供了一种轴承故障的诊断方法。木发明提供一种基于EEMD-AR模 型和 DBN的轴承故降诊断方法，由于轴承振动信 号非线性变化，将其先通过聚合经验模态分解（简称EEMD)方法分解为多个IMF，选择其中前数个IMF，建立自回归（简称AR)模 型 ，对每一个 AR模 型计符出自回归系数和对应的方差
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[机器学习] 用于在单个图像中进行小目标检测的红外补丁图像模型

说明：这段代码只是核心实现。对于实际应用，我们强烈建议包含有效的预处理和后处理步骤以提高性能。另外，还建议仔细考虑为本文中讨论的代码设置好的参数。 请注意，此代码不包含细分步骤。如果要获取小目标的位置，则需要进一步使用一些分割算法。
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[机器学习] DE2-115光盘资料

说明：包括DE2-115的产品说明书，及原理图，实验历程等，包括de2-115的引脚设置，还包括DE2-115的实验开发的开发软件，Quartus II软件，各种接口配置文件
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