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Region Proposal Networks.pdf file:Python机器学习实训营.docx file:1-逻辑回归算法原理.mp4 file:2-化简与求解.mp4 file:4-坐标棋盘制作.mp4 file:6-多分类-softmax.mp4 file:2-概率结果随特征数值的变化.mp4 file:5-分类决策边界展示分析.mp4 file:5-信息增益率与gini系数.mp4 file:6-DBSCAN可视化展示.mp4 file:2-KMEANS工作流程.mp4 file:3-独立同分布的意义.mp4 file:7参数更新方法.mp4 file:6-梯度下降通俗解释.mp4 file:3-决策树与集成算法.pdf file:时间序列分析.pdf file:10-EM算法.pdf file:12-word2vec.pdf file:1-AI入学指南.pdf file:8-xgboost.pdf file:6-支持向量机.pdf file:超详细的计算机视觉书籍.zip file:机器学习导论 原书 第2版.pdf file:凸优化.pdf file:图解机器学习.pdf file:机器学习实践指南++案例应用解析+麦好.pdf file:机器学习在量化投资中的应用研究_汤凌冰著_北京：电子工业出版社_2014.11_13662591_P157.pdf file:深度学习技术图像处理入门 by 杨培文，胡博强 (z-lib.org).pdf file:《TensorFlow 2.0深度学习算法实战教材》-中文版教材分享.pdf file:《神经网络与深度学习》(邱锡鹏-20191121).pdf file:Tensorflow技术解析与实战.pdf file:cuda_10.0.130_411.31_win10.exe file:pycharm-community-2019.1.1.exe file:Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe file:cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56 (1).zip file:cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb file:3-原始与变换坐标计算.mp4 file:5-tesseract-ocr安装配置.mp4 file:6-文档扫描识别效果.mp4 file:3-图像数据预处理.mp4 file:1-任务整体流程.mp4 file:6-车位区域划分.mp4 file:8-基于视频的车位检测.mp4 file:1-COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4 file:10-RoiPooling层的作用与目的.mp4 file:9-正负样本选择与标签定义.mp4 file:7-Proposal层实现方法.mp4 file:11-RorAlign操作的效果.mp4 file:2-FPN网络架构实现解读.mp4 file:4-基于不同尺度特征图生成所有框.mp4 file:8-DetectionTarget层的作用.mp4 file:论文解读-4-网络细节.mp4 file:三代算法-1-物体检测概述.mp4 file:三代算法-3-faster-rcnn概述.mp4 file:0-Mask-Rcnn开源项目简介.mp4 file:1-Labelme工具安装.mp4 file:2-使用labelme进行数据与标签标注.mp4 file:5-基于标注数据训练所需任务.mp4 file:QQ截图20190624141231.png file:1.png file:7-得到线性回归方程.mp4 file:逻辑回归-实验.zip file:决策树-代码实现.zip file:随机森林与集成算法-实验.zip file:模型评估方法.ipynb file:Python基础教程（第3版）高清英文版.pdf file:《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》PDF+唐宇迪.pdf file:配套代码和数据集《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》.zip file:深度学习之PyTorch物体检测实战.epub file:d2l-zh-pytorch.pdf file:Dive-into-DL-Pytorch.pdf file:动手学深度学习（2020.07.08）.zip file:Deriving Neural Architectures from Sequence and Graph Kernels.pdf file:Diffusion-Convolutional Neural Networks.pdf 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Passage Representation for Multi-hop Reading Comprehension with Graph Neural Networks..pdf file:A Graph-to-Sequence Model for AMR-to-Text Generation.pdf file:Exploiting Semantics in Neural Machine Translation with Graph Convolutional Networks.pdf file:End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures.pdf file:N-ary relation extraction using graph state LSTM.pdf file:Graph Convolution over Pruned Dependency Trees Improves Relation Extraction.pdf file:Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering.pdf file:Self-Attention with Relative Position Representations.pdf file:NerveNet Learning Structured Policy with Graph Neural Networks.pdf file:Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems.pdf file:Learning a SAT Solver from Single-Bit Supervision.pdf file:Attend, Infer, Repeat- Fast Scene Understanding with Generative Models.pdf file:Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data.pdf 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