[机器学习] CAD迷你家装

说明： 几乎不用学习就能快速完成包括户型、家居、水电采暖等全套设计图
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[机器学习] CAD迷你画图

说明： 经典的CAD快速制图软件，小巧玲珑、专业齐全,功能强大,简洁易用,稳定可靠~【1】完全兼容AutoCAD R14到R2017各版本的DWG二维三维图纸； 【2】齐全的CAD浏览编辑：包括平移缩放、全图框选、复制剪切、布局图层、颜色线型、捕捉文字、填充等； 【3】齐全的CAD图形绘制：包括直线、圆、样条曲线、多段线、椭圆、射线等一应俱全； 【4】齐全的CAD标注测量：包括相对标注、线性标注、半径标注、角度标注、各种测量等等； 【5】完美打印、文件转换：包括批量打印、PDF、图片等各种文件格式的转
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[机器学习] BP前向网络代码

说明： BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码BP前向网络代码
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[机器学习] zigbee小车配置

说明： zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的小车配置zigbee的
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[机器学习] 机器人状态估计英文版

说明： My interest in state estimation stems from the field of mobile robotics, particularly for space exploration. Within mobile robotics, there has been an explosion of research referred to as probabilistic robotics. With computing resources becoming ver
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[机器学习] EasyEnsemble算法（matlab版）

说明： 解决类别不平衡问题的easyEnsemble算法，可以再matlab直接应用于数据集上。 内含BalanceCascade和easyEnsemble两套算法。
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[机器学习] 哈工大_生物计算_计算机视觉类_张大鹏论文2

说明： 哈工大_生物计算_计算机视觉 张大鹏导师论文 1、A Parallel Algorithm for Image Information Restoration 2、A Performance Evaluation of Filter Design and Coding Schemes for 3、A PIPELINED VLSI ARITHMETIC ARCHITECTURE 等等。
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[机器学习] 哈工大生物计算实验室张大鹏论文1

说明： 哈工大生物计算实验室，张大鹏论文： 1、“_Non-locality_ Preserving Projection and Its Application to 2、A comparative study on quality assessment of high resolution 3、A Derivative Augmented Lagrangian Method for Fast Total 4、A Direct Evolutionary Feature Extraction Algo
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[机器学习] matlab神经网络30个案例分析书

说明： matlab神经网络30个案例分析书，里面有很多的算法以及优化的案例，很实用，还有具体的代码，与书对应，稍后会上传
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[机器学习] svm工具箱 具体做法不清楚还可以参考百度方法

说明： svm工具箱 安装到matlab文件夹中 1)将下载的SVM工具箱的文件夹放在matlab71toolbox下 2)打开matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹 现在,就成功的添加成功了. 可以测试一下:在matlab中输入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了
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[机器学习] sklearn中文学习手册

说明： scikit-learn-user-guide-chinese-version.pdf。 sklearn 学习手册，中文版，有算法的调用等，从网络找到的。
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[机器学习] CS 229 Machine Learning Course Materials

说明： Stanford CS 229 Machine Learning Course Materials 从官网上直接下载整理的 http://cs229.stanford.edu/materials.html 包含Homework, Lecture Notes, Supplemental Notes, Section Notes
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