[深度学习] haarcascade_frontalface_alt2.xml

说明： 人脸的Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人脸的Haar特征值。当然Haar特征的用途可不止可以用来描述人脸这一种，用来描述眼睛，嘴唇或是其它物体也是可以的。OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器。OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下的haarcascade_frontalface_alt.xml与haarcascade_frontalface_alt2.xml都是用来检测人脸的Haar分类器。这个haarcascades目录下还有人的
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[深度学习] cuda8.0+cudnn6.0+python3.5+pip_for_win10亲测可用，救急

说明： 内含cuda8.0、cudnn6.0、python3.5以及安装教程，win10亲测可用，由于文件大于110M，故上传百度云链接，大家下载下来的是百度云分享链接和密码，然后再用百度云下载即可
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[深度学习] cuda8.0+cudnn6.0+python3.5+pip_for_win10

说明： 内含cuda8.0、cudnn6.0、python3.5以及安装教程，win10亲测可用
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[深度学习] MNIST测试数据集

说明： MNIST数字识别问题， 数据集是深度学习中最基础的入门
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[深度学习] LFW view2 对齐剪切成品

说明： 最麻烦的是6000对人脸需要人脸检测矫正剪切，而且需要批处理，你要一张张处理不知道猴年马月搞的定了。最后我采用了GitHub上开源的face_tools，一键批处理。处理后的人脸我打包好了，效果有限。
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[深度学习] 基于微博客的热点话题发现系统的设计与实现

说明： 当前新闻工作主要围绕着热点话题进行信息传播，而在采集新闻信息过程中，新闻机构主要通过网上及记者四处走访获取信息。然后这种方式并不能第一时间有效获取当前热点内容
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[深度学习] 基于lDA模型的主题词抽取

说明： 以 LDA 模型表示文本词汇的概率分布，通过香农信息抽取体现主题的关键词。采用背景词汇聚类及主题词联想的方式将主题词 扩充到待分析文本之外，尝试挖掘文本的主题内涵。模型拟合基于快速 Gibbs 抽样算法进行。实验结果表明，快速 Gibbs 算法的速度约比 传统 Gibbs 算法高 5 倍，准确率和抽取效率均较高。
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[深度学习] cifar10demo.zip

说明： CIFAR-10 的一个demo，可以直接运行，里边有数据集，是一个进行10中类别的图片进行分类，准确率高达95.67%
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[深度学习] Tiny-yolo预训练模型darknet.conv.weights

说明： Tiny-yolo 预训练模型darknet.conv.weights做初始化，进行后期精调
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[深度学习] 一周学会机器学习

说明： 一周学会机器学习，让你快速上手机器学习。 kaggle比赛等教程
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[深度学习] 关于Relu文章的理解翻译Deep Sparse Rectifier Neural Networks

说明： 关于Relu文章的理解翻译，原文见paper：Deep Sparse Rectifier Neural Networks
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[深度学习] PCA主成分分析

说明： PCA主成分分析的算法具体讲解，以及实现方法，对PCA更加熟悉
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