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自学Java的一些问题及学习Java的建
- 自学Java的一些问题及学习Java的建议 前几天在网上看到好多朋友在网上聊如何学习java!大部分都觉得现在培训太乱了,骗子太多,没必要再去培训了!其实原因是好多人因为培训完没有找到合适的工作,所以还不如自学!现在确实有很多培训机构就是忽悠学生,而没去教给学生真正的东西! 其实自学也不是未尝不可!如果自已的自制力比较强,学习能力比较强的话!倒是可以自学一下!在本人看来,
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- 1、合并喜欢和播放两个列表,实现基于喜欢听的推荐排序算法,实现所听即所爱;下一版本将推出基于用户行为分析的机器学习算法。 2、优化了歌词算法,当发现歌词乱码时,可以手动纠错;下一版本将继续深度优化算法,提供滚动歌词的支持。 3、实现了桌面歌词,可以决定是否显示桌面歌词;下一版本将进行桌面歌词的自定义设置开发工作。 4、电台模式/播放器模式任意切换,MetroPlayer=豆瓣(本地推荐)+播放器
Learning-Deep-Architectures
- 深度学习经典教程,PPT格式,强烈推荐,值得一读-Deep learning of classic tutorial, PPT format, it is strongly recommended
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- 神经网络与深度学习综述,非常经典,强烈推荐-Neural networks and deep learning Summary
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- 机器学习启蒙实战学习源码,回归模型,分类模型,聚类和相似度模型,推荐系统,深度学习等学习代码。(Machine learning, practical combat learning source,regression model, classification model, clustering and similarity model, recommendation system, depth learning and other
vgg16
- 在使用深度神经网络时我们一般推荐使用大牛的组推出的和成功的网络。如最近的google团队推出的BN-inception网络和inception-v3以及微软最新的深度残差网络ResNET。(In the use of deep neural network we generally recommend the use of cattle group launched and successful network. Such as the
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- 一天掌握DFT,简单易懂的英文资料,内有部分代码,推荐学习,()
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- cdl深度协同过滤算法代码实现,有matlab和c++的实现代码(cdl depth collaborative filtering algorithm code, there are matlab and c ++ implementation code)
Tracking_ASMS
- ASMS仅依靠颜色特征的算法而且速度很快,在VOT2015是20名, 是VOT2015官方推荐的实时算法,平均帧率125FPS。在VOT2016是32名,整体属于中等水平。在经典mean-shift框架下加入了尺度估计,经典颜色直方图特征,加入了两个先验(尺度不剧变+可能偏最大)作为正则项,和反向尺度一致性检查。在相关滤波和深度学习盛行的年代,还能看到mean-shift打榜还有如此高的性价比实在不容易。环境:WIN8.1 64位 +V
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org.eclipse.jface.text_3.5.0.jar
- 机器学习做代码推荐的插件应用时可能会用到的相关的代码包(the file i upload is about the deep lerning and machine learing,i hope that will help more people ,please let me pass ,i need other jar to do my work,thanks)
GudongRecommendation-master
- 基于深度学习和协同过滤算法实现问卷调查内容推荐,通过深度学习中的tensflow构建项目评分矩阵,利用协同过滤算法产生推荐结果。(Based on the depth learning and collaborative filtering algorithm, the content of the questionnaire is recommended. The project score matrix is constructed
8-DeepLearning-刘铁岩.pdf
- 这个是深度学习的自学资料,来源是我的老师,我还未曾读过,但老师推荐的一般是干货(This is a book about deeplearning)
Matlab深度学习
- 深入浅出的介绍了机器学习基本原理和使用方法,推荐读一读。(Matlab machine learning ebook)