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深度学习 机器学习 评分:

现在课程不好找 ,自己花了158元某宝买的 ,今天不为了啥,好东西一起分享

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星耀视界2018——如何使用深度学习技术搭建机器视觉解决方案.zip

星耀视界2018——如何使用深度学习技术搭建机器视觉解决方案

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论文研究-一种基于深度学习的Android恶意应用检测方法 .pdf

一种基于深度学习的Android恶意应用检测方法,王天奇,陈平阳,目前针对Android恶意应用检测方法主要有基于规则的传统检测方法与基于机器学习的统计学习检测方法,前者检测方法没有学习能力,面��

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基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.0

本工具为复旦大学计算机学院机器人研究实验室开发的基于深度学习的中文自然语言处理工具FudanDNN-NLP2.0,该工具可用于中文分词、自定义词汇、文本规范化、命名识别、词性标注、语义分析,用户可以根据需要重新训练或者精调模型。深度学习方法的优点在于不需要预先根据任务进行特征选择(特征工程),系统所需参数较少(节省内存开销),并且解码速度(实际使用)远远快于其它相似性能的系统。

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机器学习教程、自己动手做聊天机器人(shareditor)

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机器学习与流形(1)

(最近,哈佛大学丘成桐先生领导的团队,大连理工大学罗钟铉教授、雷娜教授领导的团队应用几何方法研究深度学习。老顾受邀在一些大学和科研机构做了题为“深度学习的几何观点”的报告,汇报了这方面的进展情况。这里是报告的简要记录,具体内容见【1】。) 上一次博文(深度学习的几何理解(1) - 流形分布定律)引发很大反响,许多新朋老友和老顾联系,深入探讨学术细节,并给出宝贵意见和建议,在此一并深表谢意。特别是中国科学技术大学的陈发来教授提出了和传统流形学习相比较的建议;和熊楚渝先生提出通用学习机的X-形式理论等等。

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基于机器学习算法的寿命预测与故障诊断技术应用与发展综述.pdf

寿命预测与故障诊断作为复杂装备系统可靠性分析中的两类重要问题,基于数据驱动的机器学习分析方法具有良好的 工程效果;文章系统地从故障预测与寿命估算及后续健康管理的实际工程需求出发,深入分析该类型系统因性能衰退出现的早期 故障诊断与维护时间确定的共性难点问题并深度挖掘其所对应的关键科学问题,对机器学习算法在其中的应用与研究进行综述, 重点阐述了人工神经网络、支持向量机等机器学习算法,对于完善可靠性分析方法,进一步推动机器学习算法在可靠性工程领域 的运用具有一定的指导意义。

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machine-learning-ex2-吴恩达机器学习网易云课堂-逻辑回归matlab程序。运行正确。

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希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow。我们讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络:AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet,VGGNet,Inception Net,ResNet)、Word2Vec、RNN(LSTM,Bi-RNN)、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外,《TensorFlow实战》还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组件。《Tens

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JSAC:一个基于深度学习的恶意 JavaScript 代码检测框架,杨宇行,梁洪亮,JavaScript(JS)是网络开发中最为广泛应用的脚本语言,也是最常被攻击者利用的语言之一。近年来,机器学习在多个领域取得了令人瞩目的�

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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

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基于HTML5和JS的公司年会抽奖系统。 该抽奖功能描述: 1).随机所有号码并且不重复出现。 2).中过奖的人,不能再进行抽奖。(不会中了2等奖在去中1等奖) 3).可以自定义抽奖的号码(姓名或数字),需要手动添加至HTML5代码中。

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