[深度学习] Fundamentals of Deep Learning(2017) Stanford textbook

说明： This booked is aimed an audience with a basic operating understanding of calculus, matrices, and Python programming. Approaching this material without this back‐ ground is possible, but likely to be more challenging. Background in linear algebra may
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[深度学习] MATLAB deep learning

说明： This book is written for two kinds of readers. The first type of reader is one who plans to study Deep Learning in a systematic approach for further research and development. This reader should read all the content from the beginning to end. The exa
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[深度学习] 一个简单的人脸识别小程序

说明： 蹭人工智能热点，写了个人脸识别小程序，欢迎试用。 一、程序功能 根据已知姓名的照片，自动识别电脑摄像头中出现的人脸，并保存到sqlite3数据库中。 二、操作说明 0，运行前，首先确认你的电脑有摄像头（笔记本自带的摄像头、或者通过usb线连接的摄像头都可以）。 1，names目录下存放用于识别的人脸照片，文件名为姓名。注意照片不可直接存放于names目录下，需先建立子目录（子目录名可为部门名称，便于分类管理），然后将照片存于子目录内。子目录名和文件名都支持中文。 2，支持存放最多不超过20张人
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[深度学习] Titanic之灾 - tensorboard

说明： tensorboard进行可视化 安装：pip install tensorboard tensorboard --logdir= logs目录
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[深度学习] 正弦序列预测-LSTM-tensorboard

说明： 正弦序列预测 使用LSTM模型，训练误差用tensorboard进行查看
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[深度学习] 正弦序列预测-RNN

说明： 正弦序列预测 描述：有1500条训练集为 正弦序列 和 该序列对应的值 对500条测试集进行测试
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[深度学习] opencv3.1.0安装所需组件

说明： Ubuntu 16.04安装CUDA8.0 + cuDNN5.1 + OpenCV3.1.0详细教程http://blog.csdn.net/panmingqi1996/article/details/79426691
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[深度学习] 倒计时工具

说明： 倒计时工具　　倒计时.ppa
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[深度学习] Video-based Sign Language Recognition without Temporal Segmentation.pdf

说明： Video-based Sign Language Recognition without Temporal Segmentation
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[深度学习] BeerAdvocate--Preprocess

说明： 该语料为啤酒评论数据，共150W条评论，可用于细粒度的情感分析任务当中，即aspect extraction任务当中。 由于资源大小的限制，本资源分为原始数据和处理后的数据，该文件为处理后数据。在处理后数据当中，包含相应的词嵌入模型。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] BeerAdvocate--Source

说明： 该语料为啤酒评论数据，共150W条评论，可用于细粒度的情感分析任务当中，即aspect extraction任务当中。 由于资源大小的限制，本资源分为原始数据和处理后的数据，该文件为原始数据。在原始数据当中，包含1000条带标注信息的评论，共9245条句子，标注类别为Feel、Look、Smell、Taste和Overall五种Aspect类别。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] Citysearch Corpus

说明： 该语料库为餐馆评论数据，收集自Citysearch New York网站，可用于细粒度的情感分析任务中，即aspect extraction任务当中。在本资源中，原始数据中包含28W条无标注信息的训练数据，以及3400条带标准信息的测试数据。此外，资源中还包括对原始数据进行处理后的数版本，及已经训练好的词嵌入模型。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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