[深度学习] 大连理工大学情感词汇本体库（无辅助情感分类）

说明： 该资源主要用于情感分析中，而且是基于规则的算法，主要是提供情感极性、程度等先验知识。在该词典当中，每个情感词都被分为正向、负向、中性三个情感极性，并具有从0到10等不同大小的情感程度，且分为七个情感大类（乐、好、怒、哀、惧、恶、惊）和21个小类。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] SemEval-2014 Task 4数据集

说明： SemEval-2014 Task 4数据集主要用于细粒度情感分析，包含Laptop和Restaurant两个领域，每个领域的数据集都分为训练数据、验证数据（从训练数据分离出来）和测试数据，非常适用于有监督的机器学习算法或者深度学习算法，如LSTM等。文件格式为.xml。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] Win10支持CUDA9.0+cuDNN7的tensorflow_gpu-1.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl

说明： Win10+CUDA9.0+cuDNN7的tensorflow-gpu版本 Win10 编译CUDA9.0+cuDNN7+Python3.6的tensorflow1.4.0安装包，64位，针对Compute Capability为3.0，3.5，5.2，6.1的设备进行优化 请先进性解压，然后使用pip install
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[机器学习] 关联规则Apriori算法，自己做的PPT

说明： 有关apriori算法的PPT，用于关联规则分析，里面分析了apriori算法的优缺点以及如何进行改进
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[机器学习] Mining of Massive Datasets

说明：
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[机器学习] slam入门经典

说明： slam入门的绝好资料，里面有文档和文献，有全部源码，有详细注释，值得精读！！！包括kf,ekf,ekf-slam
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[深度学习] cs231n_2017_lecture13.pdf

说明： 生成模型 Generative Models Generative Models Generative Models
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[深度学习] cs231n_2017_lecture12.pdf

说明： 可视化和理解 Visualizing and Understanding Visualizing and Understanding
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[深度学习] cs231n_2017_lecture11.pdf

说明： 检测和分割 Detection and segmentation Detection and segmentation
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[深度学习] cs231n_2017_lecture10.pdf

说明： 递归神经网络 recurrent neural network recurrent neural network
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[深度学习] cs231n_2017_lecture6.pdf

说明： 训练神经网络1 Training neural network Training neural network
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[深度学习] cs231n_2017_lecture5.pdf

说明： 卷积神经网络 Convolution neural network Convolution neural network
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