[机器学习] 人工智能标准化白皮书（2018版）

说明： 人工智能标准化白皮书（2018版） 已有那个太贵了，我上传个便宜点的
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[机器学习] 带干扰的验证码识别研究

说明： 本文运用计算机视觉，模式识别相关理论对多种不同类型的验证码进行识别研究，总 结探讨验证码识别的一般方法，提供验证码反识别的建议。通过对比各种的不同识别方法， 使研究具有一定的理论水平和实用价值。 本文的主要工作和成果如下： 1．研究图像灰度化相关的理论和方法。常用的彩色图像灰度化方法因为没有考虑到 像素的色度差，灰度化后的图像丢失色度信息会让目标区域变得很难分割。通过试验对比 各种灰度化公式的应用效果，本文采用了一种非线性灰度化公式，取得了很好的灰度化效 果。 2．在验证码字符识别上，本文先研
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[机器学习] 统计学习基础卿来云中科院研究生课程ppt

说明： 统计学习基础卿来云中科院研究生课程ppt,卿来云，副教授。研究方向，多媒体技术。现为中国科学院研究生院信息科学与工程学院副教授。目前主要从事计算机视觉与多媒体技术方面的研究与开发工作。2005年6月获计算机软件与理论专业博士学位，2005年7月进入中国科学院研究生院信息学院工作。在国内外各种重要学术刊物和学术会议上发表论文20余篇。现承担国家863项目《基于生物感知认知的视觉神经信息编码技术的研究》和国家自然科学基金项目《基于时间振荡相关与空间整合编码的视觉感知-眼动控制神经网络系统的模拟研究
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[机器学习] 统计学习方法-李航

说明： 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考
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[深度学习] 微粒群算法（C语言实现）

说明： 微粒群算法C语言实现对于学习微粒群算法及其实现有帮助
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[机器学习] OpenCV_And_MEX_Files_quick_guide

说明： opencv matlab 联合编程
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[机器学习] 机器视觉-LED光源介绍.pdf

说明： 作为机器视觉系统开发工程师，我们必须根据实际需要选择好光源，相机，图像采集卡和图 像处理软件。下面本文将依次介绍如何选择光源，相机，图像采集卡和图像处理软件，并介 绍一种对初学者来说性价比非常高的学习方案。
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[深度学习] BBox-label

说明： 该工具集是基于python开发的，为图片打标签使用。其中标签的类别可以自己修改
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[深度学习] 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第三课）

说明： 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第三课），仅供参考。
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[深度学习] 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第四周）

说明： 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第四周），仅供参考。
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[深度学习] 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第三周）

说明： 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第三周），仅供参考。
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[深度学习] 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第二周）

说明： 自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第二周），仅供参考。
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