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人工智能下载,机器学习下载列表 第1991页

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[机器学习] OCR屏幕划词识别工具_XP版

说明: 桌面拷屏自动识别工具,修正了前一个版本不能正常使用的问题,自测在虚拟机XP sp3系统上可以使用。可以应用于图片中的文字提取,也没中的文字提取,自动识别。资深OCR开发,欢迎咨询合作。
<robertbo> 在 上传 | 大小:22020096

[机器学习] OCR屏幕划词识别工具_WIN7版

说明: 桌面拷屏自动识别工具,修正了前一个版本不能正常使用的问题,自测在虚拟机上可以使用。可以应用于图片中的文字提取,也没中的文字提取,自动识别。资深OCR开发,欢迎咨询合作。
<robertbo> 在 上传 | 大小:30408704

[机器学习] 涂兆鹏-关于提高nmt忠实度的报告文档

说明: 主要是涂兆鹏关于如何提高NMT忠实度所做的报告。里面提出了3中方式,分别是对覆盖率进制进行建模,引入上下文信息,对中英文翻译中的汉语进行句子重构,补全代词等等,同时里面做了完整的描述,并且给予了详细的测试结果,值得一看
<hpulfc> 在 上传 | 大小:9437184

[机器学习] 使用HMM模型实现的中文分词程序

说明: 该模型使用了HMM(隐马尔可夫)模型建立中文分词程序,使用了词性标注的思想进行中文分词,更加适合自然语言处理方向的新手进行学习!
<sinat_32332805> 在 上传 | 大小:4096

[机器学习] On computing the global time optimal motions of robotic manipulators

说明: method for computing the time-optimal motions or robotic manipulators is presented that considers the nonlinear manipulator dynamics, actuator constraints, joint limits, and obstacles. Using a previously developed method for computing the time-optim
<yuninchen> 在 上传 | 大小:1048576

[机器学习] off-line and on-line trajectory planning

说明: The basic problem of motion planning is to select a path, or trajectory, from a given initial state to a destination state, while avoiding collisions with known static and moving obstacles. Ideally, it is desirable that the trajectory to the goal be
<yuninchen> 在 上传 | 大小:1048576

[机器学习] F28335点亮led

说明: 针对DSPf28335点亮LED等的基础代码,有需要的朋友可以下载看一下
<wjswjx123> 在 上传 | 大小:329728

[机器学习] python版本为3.6.6

说明: python3.6.6是一个exe文件,直接安装,即可运行python。
<weixin_39410968> 在 上传 | 大小:30408704

[机器学习] The Elements of Statistical Learning

说明: The Elements of Statistical Learning print5 第五次印刷
<hongluelv> 在 上传 | 大小:12582912

[机器学习] Introduction to Statistical Machine Learning

说明: Introduction to Statistical Machine Learning 英文版
<hongluelv> 在 上传 | 大小:16777216

[机器学习] 人脸算法演化史

说明: 人脸识别的目标是确定一张人脸图像的身份,即这个人是谁,这是机器学习和模式识别中的分类问题。它主要应用在身份识别和身份验证中。其中身份识别包括失踪人口和嫌疑人追踪、智能交互场景中识别用户身份等场景;而身份验证包括身份证等证件查询、出入考勤查验、身份验证解锁、支付等场景,应用场景丰富。就在前不久,北京多家医院借助“黑科技”人脸识别技术阻击“熟脸”的号贩子,降低其挂号率;目前人脸识别还用到了治理闯红灯问题,改善中国式过马路现象。
<sigai_csdn> 在 上传 | 大小:906240

[机器学习] 理解神经网络的激活函数

说明: 激活函数在神经网络中具有重要的地位,对于常用的函数如sigmoid,tanh,ReLU,不少读者都已经非常熟悉。但是你是否曾想过这几个问题: 为什么需要激活函数? 什么样的函数可以做激活函数? 什么样的函数是好的激活函数? 在这篇文章中,SIGAI将和大家一起讨论这几个问题,以加深对激活函数的理解,如果对本文的观点持有不同的意见,欢迎向我们的公众号发消息一起讨论。
<sigai_csdn> 在 上传 | 大小:553984
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