[机器学习] 百度图片爬取脚本，亲测可用

说明：基于python中的requests和BeautifulSoup库实现快速爬取百度图片，只需修改关键字即可下载。亲测可用
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[机器学习] 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（上）

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te
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[机器学习] 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（下）

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te
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[机器学习] 机器学习-14. 卷积神经网络深入、AlexNet模型

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso
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[机器学习] 机器学习-15. Keras深度学习框架

说明：人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso
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[机器学习] 一百个matlab画图程序.zip

说明：Matlab是一款强大的软件，画图功能使用方便，只需要简单的一个指令即可完成其他软件几十行甚至上百行代码才能实现的功能。这里就给初学者介绍一下简单的画图功能。
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[机器学习] AliGraph- 大规模图神经网络系统架构剖析.pdf

说明：2019云栖大会-AliGraph- 大规模图神经网络系统架构剖析，*的机器学习平台与图视觉神经网络
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[机器学习] 07.Spinner Factory1-陀螺工厂.pdf

说明：此图纸可配合ev3教育版搭建（2✖️45544+1✖️45560）
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[机器学习] 混合蛙跳算法仿生计算matlab_code

说明：在自然界的池塘中常常生活着一群青蛙，并且分布着许多石头，青蛙通过在不同的石头间进行跳跃去寻找食物较多的地方。每只青蛙通过跳跃到不同的石头来提高自己寻找食物的能力，而青蛙个体之间通过思想的交流与共享，实现信息的交互。混合蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA）是模拟青蛙觅食过程中群体信息共享和交流机制而产生的一种群体智能算法，是一种全新的启发式群体智能进化算法。该算法由Eusuff和Lansey在2003年首次提出，并成功解决管道网络扩充中管道尺寸的最
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[机器学习] densenet169_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

说明：densenet169_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 模型，亲测有用
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[机器学习] Desktop.rar

说明：语义相似度任务-LCQMC数据集下载。LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
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[机器学习] 2_dim_Q_learning_4x4.py

说明：通过Q-learing算法设计的一个关于机器人走迷宫的python程序，''' 2*2的迷宫 --------------- | 入口| | 陷阱| | --------------- | ↓ | 陷阱 | 陷阱 | | --------------- | ↓ | 陷阱 | 陷阱 | | --------------- | → | → | → | 宝贝 | --------------- 每个格子是一个状态，此时都有上下左右停5个动作 任务
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