[深度学习] dssm难点介绍以及相关技巧

说明： dssm的相关介绍，文档以及一些相关的技巧，值得下载！！！
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[机器学习] cmake window64版本

说明： cmake window64版本，网上资料繁多，经常找不到合适的版本
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[机器学习] uci数据集——品质值得信赖

说明： 优质的uci数据集 适合在搞机器学习和数据挖掘的同学使用哈~ 包含的数据集文件举例：abalone balance-scale bcw-wdbc bcw-wpbc blood-transfusion breast-cancer breast-cancer-wisconsin car credit-screening dermatology ecoli flags glass haberman hayes-roth inonosphere iris lenses letter recogniti
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[深度学习] KCF源码代码

说明： ## Tracking with Kernelized Correlation Filters Code author : Tomas Vojir ________________ This is a C++ reimplementation of algorithm presented in "High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters" paper. For more info and implementation in
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[深度学习] deep_lab_v3_深度学习_语义分割开源代码

说明： DeepLabv3：采用多比例的带孔卷积级联或并行来捕获多尺度背景，基于图像特征优化 ASPP
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[深度学习] Windows安装GPU版TensorFlow

说明： 在Windows下，安装GPU版的TensorFlow。 所以，前提是，你的显卡性能能满足深度神经网络的需求。
<first_three_sun> 在 上传 | 大小：688128

[机器学习] 基于随机森林的特征提取方法

说明： 提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法, 步骤如下: 1)利用带标签的训练样本建立随机森林模型; 2) 将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据(训练样本和测试数据)的相似性矩阵; 3)对该相似性矩阵进行 多维尺度变换得到全体数据的低维数据表示,即低维特征,使得原高维数据在低维空间中具有更好的可分性. UCI 数据 库的实验结果表明: 与主成分分析方法相比, 该方法将无标签测试集的数据分布信息转移到相似性矩阵中,更好地刻画 整个样本空间上的数据分布特性,从而提高分类器的性能,是
<weixin_40966484> 在 上传 | 大小：365568

[机器学习] ST-LINK_V2 驱动

说明： 测试win10 可用ST Link v2驱动，如果更新不了，把电脑签名关掉即可。
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[机器学习] arcpy addin工具包

说明： python地理包arcpy工具中的addin，提供强大地理数据的处理功能
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[机器学习] networxx参考手册

说明： networxx参考手册,用于python编程，可将数据网络化，可绘制图结构
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[深度学习] TensorFlow C#使用Demo

说明： TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化（auto-differentiation）。通过灵活的Python接口，要在TensorFlow中表达想法也会很容易。 TensorFlow 对于实际的产品也是很有意
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[机器学习] Python入门Demo-WordCount

说明： Python入门Demo-WordCount，Python入门Demo-WordCount
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