[机器学习] 模式识别期末考试总结

说明：模式识别的主要内容：系统的基本组成部分，判别函数值，判别函数值，判别函数值，固定增量算法，固定增量算法的收敛性证明等等
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[机器学习] python+opencv-tessert OCR 实现简易的车牌的检测与识别（全）

说明：花了十天时间零基础学习了opencv，并做了一个车牌检测与识别的设计，效果不错，与大家分享一下。源代码，原图片，tessert-OCR安装包以及OCR的中文包都在这里面
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[机器学习] OpenCV4.3.0安装一揽子资源

说明：移植OpenCV4.3.0的一些资源，包括移植和源代码。
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[机器学习] 《人工智能之表示学习》报告

说明：近日，由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院和清华-中国工程知识智能联合研究中心编写的《人工智能之表示学习》报告正式发布。该报告主要从概念、理论模型、领域人才、技术趋势等4个部分，介绍知识表示学习的技术发展和研究最新进展，并展望该技术的未来发展方向与前景。
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[机器学习] 全栈产品方法论一张图搞定方法论

说明：全栈产品方法论一张图搞定方法论，方法论地图，看我可以，别砍需求。 全栈产品方法论一张图搞定方法论，方法论地图，看我可以，别砍需求。
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[机器学习] 在不平地面上把椅子放稳的充分必要条件.pdf

说明：数学建模的经典小问题椅子放平问题的经典解答帮助建模入门介绍，可以下载看看，希望有帮助，通过建立函数描述，利用连续函数的定理证明存在性
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[机器学习] 28组-大数据处理-异质图神经网络.pptx

说明：实际系统往往由大量类型各异、彼此交互的组件构成.当前大多数工作将其建模为同质信息网络,并未对网络中不同类型的对象及链接加以区分.近年来,越来越多的研究者将这些互联数据建模为由不同类型节点和边构成的异质信息网络,并利用网络中全面的结构信息和丰富的语义信息进行更精准的知识发现.随着大数据时代的到来,异质信息网络自然融合异构多源数据的优势使其成为解决大数据多样性的重要途径.因此,异质信息网络分析迅速成为数据挖掘研究和产业应用的热点.本文对异质信息网络分析与应用进行了全面综述.除介绍异质信息网络领域的基
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[机器学习] MALAB中gqqplot工具箱

说明：gqqplot为MATLAB实现正态分布检验的主要方法之一，其工具箱可实现多种分布特性检验，为实际数据结构分析提供便利。
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[机器学习] LK光流算法，双线性插值算法讲解

说明：光流(Optical flow or optic flow)是关于视域中的物体运动检测中的概念。用来描述相对于观察者的运动所造成的观测目标、表面或边缘的运动。 -wikipedia 光流计算所需要满足的两个光学特性假设： 亮度恒定：目标像素点的亮度在帧间运动时亮度（灰度值）保持恒定； 运动微小：像素点不会跟随时间而剧烈变化;
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[机器学习] sqp序列二次规划 pdf

说明：学习序列二次规划很好的资料，序列二次规划是具有超线性的收敛速度，是目前解决非线性问题最好的方法，序列二次规划通过每次迭代，在目标点将目标函数泰勒展开成二次形式，约束展开为线性形式，序贯的求解二次问题
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[机器学习] 如何利用NER技术，炼造出地址实体识别的火眼金睛

说明：中文命名实体识别（Named Entities Recognition，NER）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中用来解决信息抽取（information extraction）问题的一项技术，它可以从非结构化文本中抽取类似人名、地名、组织机构名、时间等实体信息从而得到结构化的数据。
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[机器学习] 人工智能网课百度云资源

说明：人工智能最全网课资源，以python为工具，适合零基础新手入门，而且附送很多的实际案例，可以说是非常经典的视频了。
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