[机器学习] Machine-learning.rar

说明：这是本人论文的总结，感觉文章还不错，是关于深度学习方面，大家感兴趣可以下载，不过本人的总结不是很好，希望大佬们批评指正，这是本人第一次往CSDN传资源。
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[机器学习] geckodriver-v0.26.zip

说明：火狐浏览器驱动最新版本 geckodriver-v0.26.0所有的下载版本 geckodriver-v0.26.0-linux32.tar.gz 2.22 MB geckodriver-v0.26.0-linux64.tar.gz 2.28 MB geckodriver-v0.26.0-macos.tar.gz 1.91 MB geckodriver-v0.26.0-win32.zip 1.37 MB geckodriver-v0.26.0-win64.zip
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[机器学习] OpenCV中文官方文档.pdf

说明：OpenCV是计算机视觉中经典的专用库，其支持多语言、跨平台，功能强大。 OpenCV-Python为OpenCV提供了Python接口，使得使用者在Python中能够调用C/C++，在保证易读性和运行效率的前提下，实现所需的功能。 OpenCV-Python Tutorials是官方提供的文档，其内容全面、简单易懂，使得初学者能够快速上手使用。 2014年段力辉在当时已翻译过OpenCV3.0，但时隔五年，如今的OpenCV4.1中许多函数和内容已经有所更新，因此有必要对该官方文档再进行一次翻
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[机器学习] MNIST_data.zip

说明：里面包含了手写数字公开数据集，也可以去官网下载。
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[机器学习] 吴恩达机器学习EX7答案

说明：吴恩达机器学习EX7答案，自己做的，大家可以参考参考，运行通过! 吴恩达机器学习EX7答案，自己做的，大家可以参考参考，运行通过!
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[机器学习] 《基于图学习和推理的推荐系统》【WSDM 2020教程】.zip

说明：新加坡国立大学的Xiang Wang、Tat-Seng Chua，以及来自中国科学技术大学的Xiangnan He在WSDM 2020会议上通过教程《Learning and Reasoning on Graph for Recommendation》介绍了基于图学习和推理的推荐系统，涵盖了基于随机游走的推荐系统、基于网络嵌入的推荐系统，基于图神经网络的推荐系统等内容。
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[机器学习] 人类语言技术（中国科学院自动化研究所研究员 宗成庆）.zip

说明：机器翻译伴随着世界上第一台计算机的诞生而出现，随后成为人工智能领域最具挑战性的研究课题之一。70 多年来，以机器翻译、人机对话系统、文本自动分类、自动文摘和信息抽取等为代表性应用的人类语言技术所走过的曲折发展历程，从不同的侧面折射出人工智能领域的荣禄兴衰。本文在简要回顾人类语言技术发展历程的基础上，重点介绍当前该技术面临的主要挑战和研究现状，并对未来发展的趋势进行展望。
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[机器学习] 库卡相机通讯.pdf

说明：库卡机器人与相机通讯KUKA Sunrise.Vision Interface 1.1适用于 KUKA Sunrise.OS 1.16 适用于 KUKA Sunrise.Workbench 1.16
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[机器学习] 线性回归（最小二乘法和梯度下降法实现）

说明：这是机器学习中最常见的模型--线性回归的python实现，其中包含了最小二乘法和梯度下降法两种拟合算法
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[机器学习] 高斯正反投影c#程序.zip

说明：高斯-克吕格投影是由德国数学家、物理学家、天文学家高斯于19 世纪20 年代拟定，后经德国大地测量学家克吕格于1912 年对投影公式加以补充，故称为高斯-克吕格投影，又名"等角横切椭圆柱投影”，是地球椭球面和平面间正形投影的一种。 程序绝对可靠
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[机器学习] 机器学习个人笔记完整版v5.4.docx

说明：本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。 （二）无监督学习（聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。 （三）在机器学习的最佳实践（偏差/方差理论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（Web搜索，反垃圾邮件），计算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 本课程需要10周共1
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[机器学习] 达摩院2020十大科技趋势_1577937912338.rar

说明：2020是如此科幻的年份，步入2020年，仿佛回到久违的未来。科技浪潮新十年开启，蓄势已久的智能革命将迎来颠覆性的技术变局。达摩院今天发布2020十大科技趋势，希望与你共同见证那些期待已久或从未料想的变化，并且循着技术演进的曲线 ，找到我们的来处和去向。 趋势一、人工智能从感知智能向认知智能演进 【趋势概要】人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人
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