[深度学习] 量化深度卷积网络的有效推理：白皮书

说明： 谷歌写的关于神经网络量化的白皮书，内容很详细，通俗易懂，值得一读。 1 Introduction 2 Quantizer Design 2.1 Uniform Affine Quantizer 2.2 Uniform symmetric quantizer 2.3 Stochastic quantizer 2.4 Modeling simulated quantization in the backward pass 2.5 Determining Quantizer parameters 2
<u012101561> 在 上传 | 大小：839680

[机器学习] STM32 学习

说明： 初学者很好的学习资料。　
<wszgrh> 在 上传 | 大小：995328

[机器学习] Python数据抓取与保存

说明： python实现网页数据采集python实现网页数据采集python实现网页数据采集python实现网页数据采集
<qq_42027039> 在 上传 | 大小：6144

[深度学习] 车辆Re-ID数据集（分角度）

说明： 不同方向成对图像拼接（保持车ID不变），可作一般用途，可作为数据增强数据集，生成不同角度的图像，利用GAN网络
<chen_yuazzy> 在 上传 | 大小：109051904

[深度学习] 多假设跟踪MHT

说明： 多假设跟踪（MHT）的算法原理介绍，及其在多传感器跟踪方面问题的应用。
<lzcy911music> 在 上传 | 大小：1048576

[机器学习] 直流电机控制

说明： 智能小车控制 关于pwm 的一些代码 都是代码 有详细的注释适合新手看
<qq_42934771> 在 上传 | 大小：43008

[机器学习] numpy+mkl packages

说明： 对于无法通过pip直接安装的用户，可以通过终端窗口cd到该文件的目录，然后通过pip安装该whl文件，即可安装成功，numpy和mkl在python编程中的用处很广泛。
<zhangkzz> 在 上传 | 大小：229638144

[深度学习] 用vb.net实现的深度神经网络

说明： 用面向对象的方式来组织代码，也让调用这个网络变得很轻松。可以实现对手写数字的识别，内置了手写数字识别的数据库mnist，也可以实现自定义的函数对应关系。但是面向对象的程序免不了要频繁的复制内存，也不会使用GPU来跑代码，所以运行起来是挺慢的。但是基本的算法还是挺清晰的，学习交流用是可以的，如果读不懂或者代码运行不了，欢迎找我交流。
<york1996> 在 上传 | 大小：8388608

[机器学习] Graphviz Windows Packages

说明： These Visual Studio packages do not alter the PATH variable or access the registry at all. If you wish to use the command-line interface to Graphviz or are using some other program that calls a Graphviz program, you will need to set the PATH variabl
<zhangkzz> 在 上传 | 大小：84934656

[深度学习] 知识图谱可视化代码_复旦大学API

说明： 该代码为知识图谱代码和可视化代码，经过测试，可以使用，调用的复旦大学知识工场的API。
<jinyuan7708> 在 上传 | 大小：6144

[深度学习] 大规模概念图谱构建与应用_复旦大学_肖仰华

说明： 该文档是上海复旦大学肖仰华教授2018年在苏州大学的讲义，大规模概念图谱构建与应用，现在分享给大家，一起学习知识图谱。
<jinyuan7708> 在 上传 | 大小：6291456

[机器学习] Hands-On_Reinforcement_Learning_with_Python

说明： Hands On Reinforcement Learning with Python epub版本
<sancyzhang> 在 上传 | 大小：8388608