[深度学习] RegDB数据集-跨模态行人重识别

说明：跨模态行人重识别数据集，可见光和红外图像常用数据集
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[深度学习] opencv_python-4.1.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl

说明：opencv_python-4.1.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl windows下64位opencv-python。下载该whl，直接使用pip安装。
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[深度学习] 統計學2 Statistics.pdf

说明：统计学2 Mathmatical Statistics Chen, L.-A. Notes: (a) The number of success in one Bernoulli experiment has Bernoulli distribution Bernoulli(p)
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[深度学习] spring入门学习-2、IOC、DI知识.pdf

说明：spring入门学习-2、IOC、DI知识.pdf
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[深度学习] 卷积神经网络基础 pytorch

说明：卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。
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[深度学习] lenet.md python3

说明：lenet 模型介绍 lenet 网络搭建 运用lenet进行图像识别-fashion-mnist数据集 卷积神经网络就是含卷积层的网络。 LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类。
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[深度学习] 进阶网络神经.md pytorch

说明：深度卷积神经网络（AlexNet） LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。 1.神经网络计算复杂。 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取：通过学习得到数据的多级表征，并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式。 神经网络发展的限制:数据、硬件
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[深度学习] 文本预处理.md pytorch

说明：文本预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型
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[深度学习] 语言模型与数据集.md

说明：语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为 T 的词的序列 w1,w2,…,wT ，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： P(w1,w2,…,wT). 本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是 n 元语法（ n -gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。
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[深度学习] 循环神经网络.md pytorch

说明：基于循环神经网络的语言模型，提供了从零开始的实现与简洁实现 本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。
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[深度学习] ModernRNN.md

说明：modernrnn GRU/LSTM/深层RNN/双向RNN 深度循环神经网络 双向循环神经网络 长短期记忆long short-term memory : 遗忘门:控制上一时间步的记忆细胞 输入门:控制当前时间步的输入 输出门:控制从记忆细胞到隐藏状态 记忆细胞：⼀种特殊的隐藏状态的信息的流动
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[深度学习] pypy3.6-v7.3.0-win32

说明：pypy3.6-v7.3.0-win32.zip python编译器 大幅提升python运行速度
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