[机器学习] unrate.csv唐宇迪机器学习与实战失业率数据集

说明： unrate.csv唐宇迪机器学习与实战失业率数据集，麦子学院机器学习与实战失业率数据集
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[深度学习] [修复]吴恩达 YOLO算法的权重文件 yolo.h5

说明： 之前的yolo.h5生成时有误，没有注意，特重新上传 参考了 https://blog.csdn.net/overfit/article/details/78744947 的教程，利用yolov2.cfg生成的yolo.h5
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[机器学习] Obfuscated Gradients Give a False Sense of Security Circumventing Defenses

说明： 本文介绍了如何攻破9种在ICLR上提出的对抗样本防御方法。
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[机器学习] Adversarial Examples Are Not Easily Detected——Bypassing Ten Detection Methods

说明： 本文详细介绍了如何攻破已经发表的10种对抗样本防御方法。
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[机器学习] 网络群体与市场：揭示高度互联世界的行为原理与效应机制

说明： 网络群体与市场：揭示高度互联世界的行为原理与效应机制 数仓 可以读一下
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[机器学习] tensorflow API 文档 （PDF版）

说明： tensorflow API 文档PDF版。 网页版：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/index.html
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[深度学习] 吴恩达 YOLO算法的权重文件 yolo.h5

说明： 参考 https://blog.csdn.net/overfit/article/details/78744947 进行的操作，使用yolov2.cfg生成的yolo.h5文件
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[搜索引擎] 基于排序学习的推荐算法研究综述

说明： 排序学习技术尝试用机器学习的方法解决排序问题,已被深入研究并广泛应用于不同的领域,如信息检索、文本挖掘、个性化推荐、生物医学等.将排序学习融入推荐算法中,研究如何整合大量用户和物品的特征,构建更加贴合用户偏好需求的用户模型,以提高推荐算法的性能和用户满意度,成为基于排序学习推荐算法的主要任务.对近些年基于排序学习的推荐算法研究进展进行综述,并对其问题定义、关键技术、效用评价、应用进展等进行概括、比较和分析.最后,对基于排序学习的推荐算法的未来发展趋势进行探讨和展望.
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[机器学习] 用于knn分类的CIFAR-10数据集

说明： CIFAR-10数据集，用于机器学习深度学习等算法的图像多分类训练
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[机器学习] 用PyTorch在一个物体数据库上训练ResNet

说明： 最近几年，在处理语音、图像识别和语言处理等问题上，深度学习有着十分不错的表现。在所有类型神经网络中，卷积神经网络中研究最为深入的。在过去因为没有大数据与高性能的计算设备支撑，想要在不过拟合进行高性能卷积神经网络训练是难以想象的。如今卷积神经网络的飞速发展，离不开出现了ImageNet这样的数据，还有大幅提升的GPU计算性能。尽管各种 CNN 模型仍继续在多种计算机视觉应用中进一步推进当前最佳的表现，但在理解这些系统的工作方式和如此有效的原因上的进展仍还有限。这个问题已经引起了很多研究者的兴趣，
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[深度学习] MNIST数据集input_data.py

说明： MNIST数据集input_data.py
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[深度学习] 在Android设备上使用PaddleMobile图像分类的demo

说明： 在Android设备上使用PaddleMobile图像分类的demo源码。
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