[深度学习] PyTorch_tutorial_0.0.4_余霆嵩

说明： 教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实 际问题和方法。如上图所示，在机器学习模型开发中，主要涉及三大部分，分别是数据、模型和损失函数及优化器。本文也按顺序的依次介绍数据、模型和损失函数及优化器，从而给大家带来清晰的机器学习结构。
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[深度学习] YOLO法框架的初级使用

说明： YOLO官方框架使用C写的，性能杠杠的，YOLO算法，我就不做过多介绍了。动手实践一个小demo,感觉还是很不错的.
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[深度学习] EL100系列串口服务器说明书

说明： EL100系列串口服务器说明书，是RS485转网口的接口转换元件，方便智能设备信号传输。
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[深度学习] ZK2N PLC使用说明书V2.4

说明： ZK2N PLC使用说明书V2.4,工控板使用说明书，基本上和三菱PLC相同。
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[深度学习] 人工神经网络理论、设计及应用

说明： 作者连续11年为电气信息类专业研究生及本科高年级学生开设“人工神经网络理论与应用”课程，2002年在多次修改讲义和多项科研成果基础上形成本书的第一版。本书第二版对原书约1/3的内容进行了更新，对保留内容进行了修改。取材注意内容的典型性和先进性，编排注意内容的逻辑性，阐述注重物理概念的清晰性，举例与思考练习的安排注意了内容的实践性，常用神经网络及算法的介绍着重于实用性。
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[深度学习] 深度学习模型介绍

说明： 结合keras代码实验介绍深度学习模型，是初学者了解现有网络模型的参考。
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[深度学习] MATLAB神经网络仿真与应用

说明： 本书共分为10章。主要内容包括人工神经网络的分类、MATLAB神经网络工具箱的对象与属性、神经网络工具箱函数的分析及实例、感知器、线性神经网络、BP网络、径向基网络、GMDH网络、自组织竞争型神经网络、自组织特征映射神经网络、自适应共振理论模型、对向传播网络、Elman神经网络、Hopfield网络、联想记忆、BSB模型及其应用、图形用户接口、Simulink仿真、自定义神经网络、神经网络在工程中的应用等内容。
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[深度学习] word2vec中的数学原理

说明： Word2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。本文档详细介绍了Word2vec中的数学原理
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[深度学习] 双向LSTM进行命名实体识别NER

说明： 双向LSTM进行命名实体识别NER
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[深度学习] LSTM+CRF模型项包含完整代码

说明： LSTM+CRF模型项包含完整代码LSTM+CRF模型项包含完整代码
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[深度学习] LSTM+CRF模型项目完整代码

说明： LSTM+CRF模型项目完整代码
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[深度学习] Kaggle--TMDB电影数据分析数据集+代码

说明： TMDB电影数据分析，包括Kaggle上的原始数据集，以及代码，实现电影类型和票房，利润等的关系，对比两个公司的电影类型收入，拍摄集中年份，画出饼图，条形图，折线图，并进行关键词的提取，做出词云图。
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