[机器学习] 交通标识牌模型测试代码（2）

说明： 交通标识牌模型测试代码，基于gtsrb数据集测试的模型。
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[机器学习] 交通标识牌模型训练c++代码（1）

说明： 交通标识牌模型训练代码，基于gtsrb数据集训练的模型。
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[机器学习] 交通标识牌检测c++代码

说明： 基于opencv2.4.9+vs2013的交通标识牌检测c++代码，调试通过。
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[机器学习] 声呐图像处理

说明： 介绍了比较新的声呐图像处理技术，在水下目标识别中有广泛应用，可以供水声工作者参考
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[搜索引擎] pywin32 64&32;位

说明： pywin32 python2.7 64&32;位,可以试用于win7 win10+python2.7系统
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[机器学习] 多波束测深和图像数据处理

说明： 本书详细讲解了多波束测深的原理、侧扫声呐在海底地形绘制、水下目标识别的应用、可以供水声等相关专业科研人员参考
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[深度学习] webface深度学习验证的一些操作

说明： 有MTCNN人脸对齐，检测等，select_2_webface.m随机在webface中选取两张图片，split_train_val.m将图片集分成train和val的处理，align_files.m将训练图片归一化成112*96，extractDeepFeature_files.m提取特征
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[深度学习] caffe用到的toolbox-master

说明： MTCNN用到的toolbox-master，matlab的扩展包，使用的时候包含目录就可以
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[机器学习] pixhawk PID 参数调整

说明： PX4原生固件 姿态PID 参数调整： 第一步：准备工作 首先将所有的参数都设置为初始值 1. 将所有的MC_XXX_P设置为0（ROLL,PITCH,YAW） 2. 除了MC_ROLLRATE_P 和MC_PITCHRATE_P 将所有的MC_XXXRATE_P, MC_XXXRATE_I, MC_XXXRATE_D 设置为0 3. 将MC_ROLLRATE_P和MC_PITCHRATE_P设置为很小的值，比如0.02 4. 设置MC_YAW_FF为0.5 注意：所有的增益都必须缓慢地增加，
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[机器学习] Learning Deep Architectures for AI

说明：
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[深度学习] Penn Tree Bank(PTB) 数据集

说明： 来源于 Tomas Mikolov 网站上的 PTB 数据集http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz。 该数据集已经预先处理过并且包含了全部的 10000 个不同的词语，其中包括语句结束标记符，以及标记稀有词语的特殊符号 () 。我们在 reader.py 中转换所有的词语，让他们各自有唯一的整型标识符，便于神经网络处理。
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[机器学习] R语言ARMA算法预测实例

说明： 用R语言写的一个ARMA算法实例，目的是做龙卷风的时序预测
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