[机器学习] RoboWare操作手册.zip

说明：RoboWare_Studio操作手册可以方便编写ros节点和编写cmaklist，主要是方便在ros包内编程。。。
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[机器学习] 基于强化学习 的五子棋算法设计-python代码完整实现

说明：因为疫情的原因，大段时间会面对居家隔离的无聊，不如自己跟自己下一盘棋，“下一盘五子棋吧！”。此课程设计通过五子棋算法设计，加深对机器学习中强化学习概念的理解与应用。谷歌旗下人工智能公司 DeepMind 发布了一篇新论文，它讲述了团队如何利用AlphaGo 的机器学习系统，构建了新的项目AlphaZero。AlphaZero使用了名为强化学习（reinforcement learning）的AI技术，它只使用了基本规则，没有人的经验，从零开始训练，横扫了棋类游戏AI。本次课程设计的任务如下：
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[机器学习] Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation.pdf

说明：Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation.pdf
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[机器学习] 2018 Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild.pdf

说明：目标检测，机器学习
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[机器学习] 2019 A Robust Learning Approach to Domain Adaptiv.pdf

说明：域适应
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[机器学习] LM_BP神经网络进行数据反演

说明：自己写的一份 基于Python利用LM算法优化BP神经网络完成数据反演程序
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[机器学习] PSO_BP网络进行数据反演

说明：自己写的一份 基于Python利用PSO算法优化BP神经网络完成数据反演程序
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[机器学习] 【综述专栏】神经网络可解释性综述

说明：论文阐述了解释性的重要性，并提出了一种新的解释性分类方法，该分类方法分为三个维度:参与类型(被动解释性与主动解释性)、可解释性的类型和可解释性焦点(从局部解释性到全局解释性)。这种分类法为相关文献中论文的分布提供了一个有意义的3D视图，因为其中的两个维度不是简单的分类，而是允许有序的子类别。最后，论文总结了现有的可解释性评价方法，并提出了新分类方法启发下可能的研究方向。
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[机器学习] 日月光华tensorflow2.0课程需要的数据资源 tfData.rar

说明：日月光华tensorflow2.0课程需要的数据资源。
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[机器学习] python dataframe， numpy 常用操作 _ 个人整理.pdf

说明：python dataframe， numpy 常用操作 _ 个人整理.pdf
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[机器学习] 图文转视频工具全自动短视频工具.zip

说明：文章智能转换成短视频
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[机器学习] EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

说明：论文全文：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks EfficientNet：对卷积神经网络的模型缩放的重新思考
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