[机器学习] PC_SDK_Reference_Documentation.chm

说明：ABB开发的帮助文档， 扫描当前网络范围内的控制器相关信息，包含状态，内存等信息 获取机械臂的位置等信息 控制机器人的运转， 关机重启等各项操作
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[机器学习] KNN手写数字识别.7z

说明：利用OpenCV中的KNN聚类方法来实现手写数字识别，可实时在创建的窗口画板上书写数字并进行识别。内含训练用的手写数字数据，如果缺失dll文件可以下载我的另一个资源“install文件”，其中包含了联合openVINO和CUDA编译的OpenCV4.2.0版本的各个模块和dll。
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[机器学习] pytext-0.3.1.zip

说明：facebook开源的pytext源码。PyText is a deep-learning based NLP modeling framework built on PyTorch. PyText addresses the often-conflicting requirements of enabling rapid experimentation and of serving models at scale. It achieves this by providing simple an
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[机器学习] cs 1.6007.dll

说明：cs1.6 007代码
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[机器学习] 人工智能技术的应用 实现IT自动化是许多企业的主要目标.doc

说明：人工智能和机器学习依赖于高价值数据，这意味着IT部门需要对其网络中发生的事情有适当的可见性。实现IT自动化仍然是许多企业的主要目标。当CIO面对不断减少的人员和日益复杂的IT需求时，必须从服务台和故障排除需求中重新部署资源，以应对更多战略挑战。但要实现这一目标，企业必须接受人工智能，以解决大规模自动化大型企业所需的海量数据和决策挑战。
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[机器学习] halcon解决方案指导--模板匹配Matching（第一章、第二章、第三章）.doc

说明：解决方案指导------匹配（Matching）（1章、2章、3章） 1 第一章 简介 5 1.1 怎样使用该手册？ 5 1.2 匹配是什么？ 5 1.3 如何进行一般的匹配? 6 1.4 可用的方法有哪些? 6 1.5哪种方法适用于哪种情况? 7 1.5.1 匹配方法:2D与3D的比较 7 1.5.2 3D空间中3D对象和2D对象的决策 8 1.5.3 正交成像2D对象的第一个决策 10 1.5.4 基于形状的匹配VS基于相关性的匹配 11 1.5.5匹配方法的快速指南 12 第二章 总论 1
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[机器学习] 以一张图像（灰度图）为例，用Matlab编程验证DCT量化、系数数量等因素对重建图像质量的影响

说明：以一张图像（灰度图）为例，用Matlab编程验证DCT量化、系数数量等因素对重建图像质量的影响。有详细的程序说明和DCT算法思路说明
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[机器学习] myutils.pyc

说明：opencv做信用卡识别时候用的myutils 详情看我博客 https://blog.csdn.net/helloworld573/article/details/105541450
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[机器学习] logistic.py

说明：逻辑回归，读取txt数据，batch梯度下降，进行分类并画线。
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[机器学习] 二元线性回归python代码

说明：二元线性回归，读取txt数据，三维可视化，注意读取数据时预处理很重要。
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[机器学习] 视听觉深度伪造检测技术研究综述（中科院信工所）.pdf

说明：本文介绍了深度伪造的背景及深度伪造内容生成原理，概述和分析了针对不同类型伪造内容（图像、视频、音频等）的检测方法和数据集，最后展望了深度伪造检测和防御未来的研究方向和面临的挑战。
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[机器学习] 视觉对抗样本生成技术概述（中科院自动化所）.pdf

说明：本文通过对抗样本生成技术的回顾，从信号层、内容层以及语义层三个层面，白盒攻击与黑盒攻击两个角度，简要介绍了对抗样本生成技术，目的是希望读者能够更好地发现对抗样本的本质，对机器学习模型的健壮性、安全性和可解释性研究有所启发。
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