[深度学习] 图像数据预处理

说明： 改代码可以将gif图像批量转换成jpg格式，然后批量转换成mnist格式
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[深度学习] mnist格式的垃圾邮件数据集

说明： 里面有4个文件，训练集及标签：train_images_idx3_ubyte，train_labels_idx1_ubyte，测试集及标签：t10k_images_idx3_ubyte，t10k_labels_idx1_ubyte。其中图像大小都是128*128，训练集有5000多张（ham2000多，spam3000多），测试集1000多张（全为spam）。
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[深度学习] tensorflow

说明： 基于tensorflow的图片识别程序，上传图片、通过预模型识别5种花的一种，带web程序框架，自测运行通过，可直接部署到web端使用
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[深度学习] pytorch 0.3.0 windows版

说明： pytorch 0.3.0 for python3.6 windows64位版本，在anaconda下安装
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[深度学习] python，MNIST手写数字数据集

说明： python可以调用的MNIST数据集，将mnist_data.zip 文件解压，会得到四个压缩文件，不要解压！！！
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[深度学习] NLPCC2012评估任务_面向中文微博的情感分析

说明： 该语料主要用于中文微博中的情感句识别、情感倾向性分析和情感要素抽取。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] NLPCC2013评估任务_跨领域情感分类

说明： 给定已标注倾向性的英文评论数据和英文情感词典，要求只利用给出的英文情感资源进行中文评论的情感倾向分类。该任务注重考察多语言环境下情感资源的迁移能力，有助于解决不同语言中情感资源分布的不均衡问题。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] NLPCC2013评估任务_中文微博情绪识别

说明： 该语料主要用于识别出整条微博所表达的情绪，不是简单的褒贬分类，而是涉及到多个细粒度情绪类别(例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等)，属于细粒度的情感分类问题。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] NLPCC2013评估任务_中文微博观点要素抽取

说明： 该语料主要用于识别微博观点句中的评价对象和极性。训练数据由两个微博主题组成，每个主题各一百条，内含标注及数据说明。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] NLPCC2014评估任务2_基于深度学习的情感分类

说明： 该语料共包含中文和英文两种语言，主要是商品评论，评论篇幅都比较短，可以被应用于篇章级或者句子级的情感分析任务。数据集被分为训练数据、测试数据、带标签的测试数据三个文件，共有正向和负向两种极性。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] ( caffe-facebox-vs2013.7z )

说明： facebox人脸检测c++实现，修改的ssd，效果一般，仅供学习
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[深度学习] cudnn-7.0-win-x64-v4.0-prod.zip

说明： 利用cudnn加速，7.0版，支持Win7 X64，下载安装即可使用
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