[深度学习] 吴恩达深度学习deeplearning第一课课后测验及编程作业（含答案）

说明： 吴恩达深度学习deeplearning第一课课后测验及编程作业（含答案）
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[机器学习] 房价预测的BP神经网络实现_python代码

说明： 波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数使用方差
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[机器学习] 鸢尾花数据集

说明： 完整的鸢尾花数据集，已亲测可用，用pandas可直接从文件中读取数据。
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[机器学习] JSN-SR04T超声波测距资料

说明： JSN-SR04T超声波测距资料,包含了原程序代码及单双头使用说明
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[计算广告] Practical Industrial Internet of Things Security- Sravani Bhattacharjee

说明： Key Features AI-based examples to guide you in designing and implementing machine intelligence Develop your own method for future AI solutions Acquire advanced AI, machine learning, and deep learning design skills Table of Contents Become an Adaptiv
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[机器学习] MNIST手写数字数据集

说明： MNIST手写数字数据集，包含四个文件，分别是训练数据，训练标签，测试数据，测试标签
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[机器学习] VGG caffemodel trained on ILSVRC，及deploy文件

说明： 来自官网数据，绝对可靠，文件清单如下： VGG16.prototxt VGG19.prototxt VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel VGG_ILSVRC_19_layers.caffemodel
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[深度学习] 知识图谱发展报告2018

说明： 知识图谱(Knowledge Graph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及 其关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地 组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活 力，同时也在智能问答中显示出强大威力，已经成为互联网知识驱动的智能应用 的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发 展的核心驱动力之一。
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[深度学习] 文本自动摘要技术

说明： 早期论文 Luhn. The Automatic Creation of Literature Abstracts (1958) 研究50多年，取得一定进展，但仍不能令人满意 困难在哪里？ 摘要撰写是一项高度智能，同时也很”自由”的任务 机器写摘要vs.专家写摘要 代表性系统 NewsInEssenceby University of Michigan NewsBlasterby Columbia University
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[深度学习] Rokid ALab NLP负责人陈见耸：任务式对话系统实践

说明： 对话系统应用的两大场景：个人助手和企业助手（智能客服） » 任务式对话连接着工具、内容、服务等，具有重要的商业价值 » 任务式对话系统的建设是系统工程 – 技术、产品、运营、标注、设计 » 未来方向 – 平台（快速部署） • 少量数据就可扩展到新领域 • 配置灵活，满足不同场景需求 – 产品（差异化、黏性） • 有记忆（长时、短时、个性化…） • 环境敏感（设备、房间、天气…） • 主动对话
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[深度学习] 17-徐朴旸：口语对话管理技术产品化的思考

说明： Spoken Dialogue Management - From an industry perspective 徐朴旸, NLP@Mobvoi 出门问问 Outline ● Spoken dialogue systems (SDS) overview ● VUI completeness & developer control ● Domain independence & dialogue platform ● Statistical methods for dialogue manag
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[深度学习] 机器翻译：从统计到神经网络

说明： 机器翻译：从统计到神经网络 陈博 兴 加拿大国家研究委员会 （ NRC ） 提纲 • 机器翻译的概 机器翻译的概 机器翻译的概 念 • NRC 的机器翻 译 • 统计机器翻译 （SMT ） • 神经网络机器翻译 （NMT ） • SMT 和NMT的对比
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