[深度学习] 西门子计数模块苏明说

说明： FM350是西门子计数模块，此市它的说明书，详细的说明了各种用途，用法！
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[深度学习] 语音识别综述PPT

说明： 基于深度学习的语音识别研究综述，经过详细的论文阅读，总结出如上的PPT，并在此基础上进行了公式的总结。
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[深度学习] Deep Learning for Computer Vision with Python-Adrian Rosebrock-三本全

说明： Adrian Rosebrock-Deep Learning for Computer Vision with Python，三本全，附赠一个Deep Learning for Computer Vision Expert techniques to train advanced neural networks using TensorFlow and Keras，侵删，谢谢
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[深度学习] SPSS-RFM分析建模操作手册与数据

说明： 做RFM分析的时候要知道RFM分析的数据格式有两种： 　　一种是交易数据，也就是每次交易占用一行，关键变量是客户ID、交易日期和交易金额； 　　另一种是客户数据，就是每个客户占用一行，关键变量是客户ID、交易金额、交易次数和最近交易日期。 为了保证数据的准确性，建议采用交易数据格式进行分析，实际上交易数据是可以整理成为客户数据的，而客户数据是无法还原为交易数据的
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[深度学习] TensorFlow代码识别mnist数字集

说明： 使用TensorFlow库完成mnist数字识别，并保存模型，并用该模型识别图片，由TensorFlow谷歌实战源代码改写
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[深度学习] 使用trainId图片评估cityscapes数据集IoU

说明： 修改了cityscapesscr ipts/evaluation/vevalPixelLevelSemanticLabeling.py文件，可以实现利用符合trainId的图像评估神经网络的IoU；另外可以评估更改了分辨率的预测图像。
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[深度学习] darknet——yolov3

说明： darknet——yolov3，自己编译后发现可以使用。没有问题。
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[深度学习] 基于caffe的神经网络框架操作说明

说明： 该文档将会告诉你怎么样通过caffe去完成Mnist神经网络的训练和测试
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[深度学习] 吴恩达深度学习第二课第三周作业（含手势文件）

说明： 吴恩达深度学习第二课第三周作业，内含手势文件。且softmax与batchnorm均由自己手写的代码，正确实现，可在spyder上直接运行。手写代码不易，资源分数较高，请多多支持！另外也含有tensorflow的softmax代码。
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[深度学习] sighan 2006 MSRA命名实体语料(BIO格式)

说明： 2006年sighan命名实体识别任务语料，MSRA提供。已经转成BIO格式，可直接用于NER训练
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[深度学习] 在mnist数据集上训练神经网络(非CNN)

说明： 本来不准备需要资源分数，现在不允许设置为0了。使用的tensorflow，在jupyter notebook下写的。
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[深度学习] 吴恩达深度学习笔记v5.5

说明： 这些课程专为已有一定基础（本的编知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了解）想要尝试进入人工智能领域的计算机专业士准备。 想要尝试进入人工智能领域的计算机专业士准备。介绍显示：“深度学习是科技最热门 的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。” 在这5堂课中，学生将可以习到深度的基础会构建神经网络并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 、递归神经网络 (RNN)、长短
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