LK光流算法，双线性插值算法讲解

光流(Optical flow or optic flow)是关于视域中的物体运动检测中的概念。用来描述相对于观察者的运动所造成的观测目标、表面或边缘的运动。 -wikipedia 光流计算所需要满足的两个光学特性假设： 亮度恒定：目标像素点的亮度在帧间运动时亮度（灰度值）保持恒定； 运动微小：像素点不会跟随时间而剧烈变化;

AI Challenger用户评论情感分析

“AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。AI Challenger以服务、培养AI人才为使命，打造良性可持续的AI科研与应用新生态。2017年首届大赛发布了千万量级的数据集、一系列兼具学术与产业意义的竞赛、超过200万人民币的奖金，吸引了来自全球65个国家的8892支团队参赛，成为目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。AI Challenger 2018带来十余个全新的数据集与竞赛，以及超过300万人民币的奖金，“用AI挑战真实世界的问题

AI Challenger 细粒度用户评论情感分析

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电子科技大学-杨春图论课件及往年题

图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。

文本分析--停用词集合

（结合哈工大停用词表、四川大学机器智能实验室停用词库、百度停用词表等）

数据分析与数据挖掘

邵俊明：男，电子科技大学教授。受国家留学基金委LMU-CSC（慕尼黑大学-留学基金委）项目资助，于2008年赴德国慕尼黑大学计算机科学系世界著名数据挖掘小组攻读博士学位。在攻读博士期间，主要从事数据挖掘的理论研究极其在脑科学等交叉学科的应用研究，其相关论文发表在数据挖掘的三大顶级会议（ACM SIGKDD，IEEE ICDM，SIAM SDM）及权威期刊 IEEE TKDE上。在数据挖掘理论研究的同时，并致力于将其应用于大脑神经影像及水文水资源等交叉学科领域，取得一批原创性研究成果

算法设计与分析 课件和考试试卷

肖鸣宇：在香港中文大学师从图灵奖获得者姚期智先生，从事理论计算机方向博士学习三年获得博士学位。清华大学、京都大学、巴黎第九大学等高校访问学者。科研方向包括：算法与计算复杂度分析，图论及图算法，智能算法，最优化，参数算法等。 研一上课的全部课件和考试试卷

Mining of Massive Datasets

The book is based on Stanford Computer Science course CS246: Mining Massive Datasets (and CS345A: Data Mining). The book, like the course, is designed at the undergraduate computer science level with no formal prerequisites. To support deeper explorations, most of the chapters are supplemented with further reading references. The Mining of Massive Datasets book has been published by Cambridge University Press. You can get a 20% discount by applying the code MMDS20 at checkout. By agreement with the publisher, you can download the book for free from this page. Cambridge University Press does, however, retain copyright on the work, and we expect that you will obtain their permission and acknowledge our authorship if you republish parts or all of it. We welcome your feedback on the manuscript.

哈希算法-求文档相似度

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Pattern Recognition and Machine Learning

The dramatic growth in practical applications for machine learning over the last ten years has been accompanied by many important developments in the underlying algorithms and techniques. For example, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic tech... (展开全部)