- 人工智能标准化白皮书（2018版）.pdf
人工智能标准化白皮书（2018版），人工智能标准化白皮书（2018版）
5 2379浏览会员免费 - 条件随机场（史上最牛条件随机场教程）
条件随机场是目前机器学习模型中最有效的模型之一，广泛地应用于自然语言处理（例如词性标注、浅层句法分析）和图像模式识别（例如对复杂图像中物体的识别）等领域中。该教程详细地探讨了条件随机场的由来，把朴素贝叶斯(NB)、隐马尔科夫(HMM)、最大熵马尔科夫模型(MEMM)与条件随机场的关系探讨得十分详尽，让读者由浅入深，由简入繁，可谓浅显易懂、耳目一新、使人受益匪浅！ 5 11浏览会员免费 - 卷积神经网络图像识别python代码
卷积神经网络图像识别python代码 4 1w+浏览会员免费 - Spark核心技术与高级应用
本书共分为四大部分：, 基础篇（1～10章）介绍了Spark的用途、扩展、安装、运行模式、程序开发、编程模型、工作原理，以及SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、Bagel等重要的扩展；, 实战篇（11～14）讲解了搜索结果的排序、个性化推荐系统、日志分析系统、自然语言处理、数据挖掘等方面的案例；, 高级篇（15～18）则讲解了Spark的调度管理、存储管理、监控管理、性能优化、最佳实践以及重点算法的解读；, 扩展篇（19～20）讲解了Sparkjob-server和Tachyon。 4 19浏览会员免费 - 《机器学习(周志华)》学习笔记.pdf
138页的内容，完整记录了学周志华西瓜书《机器学习》16个篇章的学习和体会。 0 1w+浏览会员免费 - NVIDIA jetson Xavier中文指导手册
NVIDIA jetson Xavier中文指导手册，自己手动翻译，花了几天时间，需要的请拿去参考，主要是针对英语不太好的开发朋友，但是还是建议对比着英文原版一起看 2 1w+浏览会员免费 - halcon入门教程详解
详细介绍了halcon入门基础知识，比如摄像头获取图像和参数设置以及图像处理常用的算子，边缘检测，区域生长等 3 8055浏览会员免费 - Scikit-learn 使用手册中文版(官方手册中文版)
Scikit-learn 使用手册中文版 有监督学习 广义线性模型 11.广义线性模型 英文原文 以下介绍的方法均是用于求解回归问题,其目标值预计是输入变量的一个线性组合。写成数 学语言为:假设!是预测值,则有 y(,x)=0+u1x1+.p 在本节中’称向量=(1,…,n)为ce-·、%ma%W%nma%为 intercept 若要将通用的线性模型用于分类问题,可参见 Logistic回归 1.11普通最小二乘法 Linear使用系数=(1,…,mp)拟合一个线性模型。拟合的目标是要将线性 逼近预測值(XU)和数据集中观察到的值(y)两者之差的平方和尽量降到最小。写成数学 公式即是要解决以下形式的问题 IXw-yl2 广义线性模型 LinearRegression的fit方法接受数组Ⅹ和y作为输入’将线性模型的乐数ω存在成员变 4 1458浏览会员免费 - Matplotlib中文手册.pdf
全网最全Matplotlib中文文档指南, 没有之一。 涵盖所有的Matplotlib 函数。 1 6539浏览会员免费 - 基于CarSim和Simulink智能驾驶的ADAS环境搭建及控制策略开发
包含Carsim入门教程，仿真参数设置教程，ESP算法推导，控制策略仿真，适用于出初学者 4 3449浏览会员免费 - SIFT算法详解及应用(讲的非常好很详细)
SIFT算法特点 • SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化 保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳 定性。 • 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征 数据库中进行快速、准确的匹配。 • 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。 • 经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。 • 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。 5 9515浏览会员免费 - 下载Mastering Machine Learning with Python in Six Steps 英文高清完整.pdf 版
Mastering Machine Learning with Python in Six Steps: A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python By Manohar Swamynathan English | PDF | 2017 | 374 Pages | ISBN : 1484228650 | 9.6 MB Master machine learning with Python in six steps and explore fundamental to advanced topics, all designed to make you a worthy practitioner. This book’s approach is based on the “Six degrees of separation” theory, which states that everyone and everything is a maximum of six steps away. Mastering Machine Learning with Python in Six Steps presents each topic in two parts: theoretical concepts and practical implementation using suitable Python packages. You’ll learn the fundamentals of Python programming language, machine learning history, evolution, and the system development frameworks. Key data mining/analysis concepts, such as feature dimension reduction, regression, time series forecasting and their efficient implementation in Scikit-learn are also covered. Finally, you’ll explore advanced text mining techniques, neural networks and deep learning techniques, and their implementation. All the code presented in the book will be available in the form of iPython notebooks to enable you to try out these examples and extend them to your advantage. 5 620浏览会员免费 - 最全Pycharm教程 - 精编版
Python IDE 5 2018浏览会员免费 - pandas中文参考手册（cookbook翻译版）
pandas中文参考手册（cookbook翻译版），比较系统详细的介绍了pandas在数据分析上的使用 5 1785浏览会员免费 - 机器学习入门的数学基础 下载
机器学习入门的数学基础 3 536浏览会员免费 - LABVIEW入门与实战开发100例.pdf
LABVIEW入门与实战开发100例，从基础到入门的基本实例。 5 7779浏览会员免费 - KUKA机器人EtherNetIP通讯配置教程
KUKA机器人官方教材，值得拥有！ 对于KRC4库卡机器人系统如何进行EtherNetIP通讯配置进行详解！ 3 9833浏览会员免费 - 机器学习期末考试题库（大题问答）七月在线总结.pdf
研究生本科生机器学习课程考试题库总结，题目难度均为期末考试所能涉及。up主是软件研究生，和同学一起整理了，课程考试考到了绝大多数内容，复习效果绝佳。如能合你的口味，请点赞鼓励原创。 5 1w+浏览会员免费 - 马尔科夫链蒙特卡洛MCMC仿真（带MATLAB代码）
马尔科夫链蒙特卡洛MCMC仿真（带MATLAB代码） 简单易学，带MCMC的具体讲解，文档中带有MATLAB代码 机器学习中的MCMC相关内容 3 6636浏览会员免费 - ros2中文指南.pdf
ROS2开发中文指南，ROS开发必备。ROS2是新的ROS版本。相对与旧版本更加接近工业化场景，更加稳定，同时功能也更加丰富。 3 5358浏览会员免费 - BAT机器学习面试1000题系列
BAT机器学习面试1000题系列 1 前言 1 BAT机器学习面试1000题系列 2 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？ 22 2 归一化有可能提高精度 22 3 归一化的类型 23 1）线性归一化 23 2）标准差标准化 23 3）非线性归一化 23 35. 什么是熵。机器学习 ML基础 易 27 熵的引入 27 3.1 无偏原则 29 56. 什么是卷积。深度学习 DL基础 易 38 池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n） 40 随机梯度下降 46 批量梯度下降 47 随机梯度下降 48 具体步骤： 50 引言 72 1. 深度有监督学习在计算机视觉领域的进展 73 1.1 图像分类（Image Classification） 73 1.2 图像检测（Image Dection） 73 1.3 图像分割（Semantic Segmentation） 74 1.4 图像标注–看图说话（Image Captioning） 75 1.5 图像生成–文字转图像（Image Generator） 76 2.强化学习（Reinforcement Learning） 77 3深度无监督学习（Deep Unsupervised Learning）–预测学习 78 3.1条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Nets，CGAN） 79 3.2 视频预测 82 4 总结 84 5 参考文献 84 一、从单层网络谈起 96 二、经典的RNN结构（N vs N） 97 三、N VS 1 100 四、1 VS N 100 五、N vs M 102 Recurrent Neural Networks 105 长期依赖（Long-Term Dependencies）问题 106 LSTM 网络 106 LSTM 的核心思想 107 逐步理解 LSTM 108 LSTM 的变体 109 结论 110 196. L1与L2范数。机器学习 ML基础 易 163 218. 梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习 DL基础 中 178 @李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638 179 219. 请比较下EM算法、HMM、CRF。机器学习 ML模型 中 179 223. Boosting和Bagging 181 224. 逻辑回归相关问题 182 225. 用贝叶斯机率说明Dropout的原理 183 227. 什么是共线性, 跟过拟合有什么关联? 184 共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。 184 共线性会造成冗余，导致过拟合。 184 解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。 184 勘误记 216 后记 219 2 1256浏览会员免费 - Speech and Language Processing 2nd edition
自然语言处理的宝典，英文版，第二版，很经典的，希望对大家有帮助：）20个字符好难才能凑齐啊～～～ 4 523浏览会员免费 - 用IMU数据进行位置和姿态估计
用IMU的数据进行机器人位置和姿态的估计，比如acc或者gyro积分每个sample怎么进行坐标变换，怎么由rawdata得到位置和姿态信息的计算细节等。 In recent years, microelectromechanical system (MEMS) inertial sensors (3D accelerometers and 3D gyroscopes) have become widely available due to their small size and low cost. Inertial sensor measurements are obtained at high sampling rates and can be integrated to obtain position and orientation information. These estimates are accurate on a short time scale, but suer from integration drift over longer time scales. To overcome this issue, inertial sensors are typically combined with additional sensors and models. In this tutorial we focus on the signal processing aspects of position and orientation estimation using inertial sensors. We discuss dierent modeling choices and a selected number of important algorithms. The algorithms include optimization-based smoothing and ltering as well as computationally cheaper extended Kalman lter and complementary lter implementations. The quality of their estimates is illustrated using both experimental and simulated data. 5 1w+浏览会员免费 - 基于实例和特征的迁移学习算法研究
基于实例和特征的迁移学习算法研究 5 3673浏览会员免费 - Jetson_Nano开发板原理图.pdf
该文件为英伟达JetsonNano开发板主板的官方硬件参考原理图文件 5 7135浏览会员免费 - 深度学习笔试100题.pdf
深度学习笔试题目，用于练习。深度学习笔试题目，用于练习.深度学习笔试题目，用于练习 .深度学习笔试题目，用于练习.重要的事情多说几遍，你懂得 5 7901浏览会员免费 - 概率论基础教程（中文）
本书是经过锤炼的优秀教材，已在世界范围内畅销三十多年。在美国的概率论教材中，本书占有50%以上的市场，被华盛顿大学、斯坦福大学、普度大学、密歇根大学、约翰霍普金斯大学、得克萨斯大学等众多名校采用。国内很多高校也采用这本书作为教材或参考书，如北京大学、清华大学、华东师范大学、浙江大学、武汉大学、中央财经大学和上海财经大学等。 书中通过大量的例子系统介绍了概率论的基础知识及其广泛应用，内容涉及组合分析、条件概率、离散型随机变量、连续型随机变量、随机变量的联合分布、期望的性质、极限定理和模拟等。第9版继续对教材进行微调和优化，做了大量的小修改，还增加了有助于建立概率直觉的例子和练习，使得叙述更加清晰。各章末附有大量的练习，还在书末给出自检习题的全部解答。这本极佳的入门教材，尤其适用于统计学、经管类和工程类专业的学生学习概率论知识。 4 1512浏览会员免费 - 驾驭文本 文本的发现、组织和处理
驾驭文本 文本的发现、组织和处理，pdf完整带书签版！ 5 299浏览会员免费 - 统计决策论及贝叶斯分析（第二版）（James O.Berger）带书签
统计决策论及贝叶斯分析（第二版）（James O.Berger）书签 5 1080浏览会员免费 - 自动驾驶系列报告二---决策篇
自动驾驶决策层、自动驾驶整车厂方案（特斯拉、奥迪A8、百度、Waymo） 5 3080浏览会员免费 - 讲GCN的最好的资料
Thomas Kipf亲自做的，非常详细，细致，很有收获！ 5 2209浏览会员免费 - 机器视觉手眼标定详解，有用
目录 1. 相机固定不动 , 上往下看 引导 机器人 移动 2. 相机固定不动 , 下往上看 3. 相机固定在器人上 相机固定在器人上 ，离旋转中心较近 离旋转中心较近 离旋转中心较近 4. 相机固定在器人上 相机固定在器人上 ，离旋转中心 旋转中心 很远 5. 特殊固定方式 – 分离轴 3 6582浏览会员免费 - 李宏毅 -生成对抗网络GAN课件 234页
李宏毅 -生成对抗网络GAN课件 234页 李宏毅 -生成对抗网络GAN课件 234页 4 1098浏览会员免费 - 利用python,实现基于SVM的文本分类下载
利用python,实现基于SVM的文本分类. 代码见 https://github.com/yangysc/Document-Classification 2 3935浏览会员免费 - deeplab 官方PPT
deeplab 官方PPT 5 1995浏览会员免费 - caffe网络模型各层详解(中文版)，一份详细说明caffe prototxt的文档
caffe网络模型各层详解(中文版)，一份详细说明caffe prototxt的文档 5 1825浏览会员免费 - 基于知识图谱的问答系统关键技术研究
复旦大学博士论文，系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术 5 1375浏览会员免费 - Introduction to Linear Algebra, 5th edition 高清扫描版
线性代数是 机器学习 必备的基础课程，彩色高清扫描版。 5 3756浏览会员免费 - 人工神经网络理论
人工神经网络理论 4 307浏览会员免费 - 刘知远-Introduction to Graph Neural Networks.pdf
Graphs are useful data structures in complex real-life applications such as modeling physical systems, learning molecular fingerprints, controlling traffic networks, and recommending friends in social networks. However, these tasks require dealing with non-Euclidean graph data that contains rich relational information between elements and cannot be well handled by traditional deep learning models (e.g., convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs)). Nodes in graphs usually contain useful feature information that cannot be well addressed in most unsupervised representation learning methods (e.g., network embedding methods). Graph neural networks (GNNs) are proposed to combine the feature information and the graph structure to learn better representations on graphs via feature propagation and aggregation. Due to its convincing performance and high interpretability, GNN has recently become a widely applied graph analysis tool. 4 2208浏览会员免费 - TensorFlow2没有contrib_slim包的问题.pdf
tensorflow2.0弃用了tf.contrib.slim库 在tf.compat.v1兼容模式下解决slim no module的问题 修改说明一点： 必须用第一种方法安装tf-slim库！！！经测试第二种方法安装的slim库仍然可能会报错。 4 2w+浏览会员免费 - 基于SSD神经网络目标检测的交通标志牌检测（附代码）
使用目标检测中流行的SSD算法，智能识别中国马路上的交通标志牌。文档末端附开源代码连接 5 2999浏览会员免费 - 自动驾驶系统架构设计
这篇英文ppt主要介绍了自动驾驶系统架构的设计包括逻辑架构、功能架构、网络架构和线控架构等等。 4 4339浏览会员免费 - 吴恩达机器学习个人笔记完整版
吴恩达机器学习个人笔记完整版，主要记录吴老师上课时的重点，毕竟英文授课，还是要看笔记的。 5 3363浏览会员免费 - Sony IMX327 datasheet
索尼的IMX327 sensor的芯片手册索尼的IMX327 sensor的芯片手册 5 2303浏览会员免费 - 统计学完全教程-中文版
统计学完全教程中文版 必备的统计学教程 5 1517浏览会员免费 - numpy官方参考手册.pdf
python中必须掌握的库之一 numpy官方参考手册.pdf numpy官方参考手册.pdf 0 3013浏览会员免费 - 知识图谱导论
知识图谱 导论 知识图谱 导论 知识图谱 导论 知识图谱 导论 知识图谱 导论 5 2154浏览会员免费 - PyTorch介绍及入门pdf
PyTorch介绍及入门pdf，英文的，讲得很详细。 3 1055浏览会员免费 - OPENCV中文手册
基础结构 • 数组操作 o 初始化 o 获取元素和数组子集 o 拷贝和填充 o 变换和置换 o 算术、逻辑和比较 o 统计 o 线性代数 o 数学函数 o 随机数生成 o 离散变换 • 动态结构 o 内存存储 o 序列 o 集合 o 图 o 树 －－－－－－－－－－－－－－－－－ • 绘图函数 **************************************** o 典线和形状 o 文本 o 点集和轮廓 • 数据保存和运行时类型信息 樊臻韬 o 文件存储 o 写数据 o 读数据 o 运行时类型信息和通用函数 －－－－－－－－－－－－ －－－ • 其它混合函数 • 错误处理和系统函数 o 错误处理 o 系统函数 谭俊河 • 依字母顺序函数列表 • 例子列表 －－－－－ 2 5033浏览会员免费 - ADAS和自动驾驶的现状、架构、算 法和技术路线
高级驾驶辅助系统 [1] 是利用安装在车上的各式各样传感器，在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。 近年来ADAS市场增长迅速，原来这类系统局限于高端市场，而现在正在进入中端市场，与此同时，许多低技术应用在入门级乘用车领域更加常见，经过改进的新型传感器技术也在为系统布署创造新的机会与策略。 5 2867浏览会员免费 - hi3559a CNN算法性能及使用说明
最新的hi3559a 智能视觉异构平台说明 可以用于性能评估及使用参考 4 704浏览会员免费 - Reinforcement Learning: An Introduction 2nd solutions （第二版 答案）
sutton的强化学习第二版的答案，不确定是否为sutton亲自提供的，仅供参考，还是很有帮助的 4 3715浏览会员免费 - 声呐图像处理
介绍了比较新的声呐图像处理技术，在水下目标识别中有广泛应用，可以供水声工作者参考 5 2694浏览会员免费 - 高盛人工智能生态报告(AI, Machine Learning and Data Fuel the Future of Productivity )
高盛讲解人工智能生态的重磅报告(共 99 页)。报告从最基本的人工智能概念开始，主要内容包括人工智能所能变革的行业、人工智能生态、使用案例、背后的主要驱动者(谷歌、亚马逊、英伟达、百度等)等。 4 284浏览会员免费 - 机器学习算法课件唐宇迪
唐宇迪机器学习算法的课件！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！ 4 2825浏览会员免费 - 智能控制最新版（刘金琨）
智能控制（刘金琨）pdf，学习模糊控制，神经网络，专家系统等的好书 0 2227浏览会员免费 - Deep Learning with PyTorch pdf版本
Pdf 版本, 方便阅读而且操作, 如果需要代码,请到如下地址 5 1123浏览会员免费 - 数学分析一二三册北大数学系
算法基础，数学分析一二三册，函数函数函数函数函数函数函数 4 2467浏览会员免费 - PyTorch官方教程中文版.pdf
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能： 1.具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy） 2.包含自动求导系统的深度神经网络 除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。 官方教程包含了 PyTorch 介绍，安装教程；60分钟快速入门教程，可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。 总而言之： 如果你想了解一下 PyTorch，可以看介绍部分。 如果你想快速入门 PyTorch，可以看60分钟快速入门。 如果你想解决计算机视觉问题，可以看计算机视觉部分。 如果你想解决自然语言处理问题，可以看NLP 部分。 5 2236浏览会员免费
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