[深度学习] Packt.Deep.Learning.with.TensorFlow.2017

说明： Packt.Deep.Learning.with.TensorFlow.2017 Packt.Deep.Learning.with.TensorFlow.2017
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[深度学习] 香港中文大学tensorflow课件

说明： 香港中文大学tensorflow课件，适合初学者入门，内容讲解的还算详细
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[深度学习] OPENCV3.3在VS2015下配置

说明： OPENCV3.3在VS2015下配置
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[深度学习] 深度学习环境caffe配置

说明： linux ubuntu下深度学习环境caffe的搭建配置。包括caffe可能用到的7个依赖文件及其编译指导。
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[深度学习] tensorflow machine learning.pdf

说明： 1、tensorflow的详细介绍，非常适合入门，里面包含简单logistic回归，softmax回归，卷积神经网络，循环神经网络的使用 2、支持向量机tensorflow方式解法（一看明了，非常清晰）
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[深度学习] DeepLearning

说明： Goodfellow最新的《Deep Learning》一书PDF版，对深度学习入门大有裨益。
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[深度学习] 基于深度学习的FBP重建算法matlab代码

说明： 用于CT重建的matlab代码，其结合了深度学习算法和滤波反投影算法
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[深度学习] 随机森林算法

说明： 随机森林回归分宜预测，比向量机精度好点随机森林 论文作者写的随机森林代码，采用matlab混合编程，需要安装Fortran compiler。。。 (An interface to the random forest algorithm (version 3.3) written by Leo Breiman and Adele Cutler. This tool is for windows MATLAB R13 only)
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[深度学习] 深度学习:Java语言实现

说明： 其实我想把资源分设置为0的 可是没有这一项，只好设置最低的吧！
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[深度学习] python 核心编程

说明： python学习库，python基础 python编程语法，numpy，scipy简单介绍
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[深度学习] ADXRS453中文版和英文版

说明： DXRS453是面向工业、仪表仪器和高振动环境中稳定应用的角速率传感器（陀螺仪）。ADXRS453采用先进的差分四传感器设计，可抑制线性加速度的影响，能够在恶劣的冲击和振动环境中提供高精度速率检测。 ADXRS453采用内部连续自测架构。机电系统的完整性通过以下方法来检查：对检测结构施加一个高频静电力，以便产生一个速率信号，将该速率信号与基带速率数据区分开来，并进行内部分析。 ADXRS453可检测高达±300°/s的角速率。角速率数据以16位字的形式提供，属于32位SPI消息的一部分。 AD
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[深度学习] Anaconda2-4.4.0-Windows-x86_64+PyQt4.10.2+labelImg-master.zip.003

说明： Windows 下图片标注工具 labelImg，以及相关依赖环境打包：Anaconda2-4.4.0-Windows-x86_64+PyQt4.10.2+labelImg-master 共5部分
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