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第82页 人工智能 关于人工智能的话题

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  ◎ 机器学习实验二——k-近邻算法实例（书上）
  ◎ 深度学习专业术语
  ◎ Data Science Challenge / Competition
  ◎ Pytorch：认知与安装 -学习笔记
  ◎ 《Python 深度学习》刷书笔记 Chapter 5 Part-5 卷积神经网络的可视化 （非洲象热力图）
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  ◎ Ubuntu下基于OpenCV完成图像程序编程
  ◎ GEE主成分分析全解析
  ◎ 吴恩达深度学习L1作业2——实现具有单个隐藏层的分类神经网络
  ◎ Part 2.2 离散类别值与连续值
  ◎ 渗透测试小菜鸡开课了-SLQ注入分类
  ◎ 基于深度学习的知识问答方法部分综述
  ◎ lio-sam结果在kitti上的关键桢对齐
  ◎ pytorch使用笔记
  ◎ 【机器学习】sklearn实现k-means聚类算法
  ◎ 基于GDAL和Opencv的Tiff数据重采样
  ◎ 2021-10-10
  ◎ 从利用gensim 训练好的word2vec模型中取出向量并计算余弦相似度，Levenshtein distance 计算
  ◎ 【2D 目标检测】CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
  ◎ 【语音去噪】基音matlab GUI音频信号去噪【含Matlab源码 1386期】
  ◎ 多模态--Residual-based的融合方式
  ◎ 自然语言处理的句法和形式语法
  ◎ 【毕设】基于openmv和arduino的人脸感应显示的代码
  ◎ 七天入门图像分割（1）：图像分割综述
  ◎ JavaScript中事件分类有哪些
  ◎ 【opencv-python】轮廓操作
  ◎ 数字图像处理3之图像增强
  ◎ 吴恩达深度学习 4.1 卷积神经网络-卷积神经网络基础
  ◎ PyTorch的安装（CPU版本）
  ◎ 深度学习花书-2.9 伪逆矩阵
  ◎ (Python re+collections)实现贝叶斯单词检查器
  ◎ 机器学习初探（day1）
  ◎ 手把手教你Python分割字符串并保存
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  ◎ opencv-python数字图像处理学习3：拉伸低对比度图像、过度曝光图像，观察图像变换，对图像直方图均衡算法
  ◎ 实现一个简单的的神经网络（一）---超参数的定义
  ◎ 图像转对数域意义
  ◎ 深度学习文献汇总|第28期
  ◎ 2021-10-11
  ◎ 树莓派3b+上搭建opencv环境（python3.7 + opencv3.4）
  ◎ Pytorch学习(六）—— 优化算法介绍
  ◎ 学习打卡系列——李宏毅机器学习（10月）
  ◎ 改进种子区域生长算法——基于连通域的操作
  ◎ 第四章 基于概率论的分类方法——朴素贝叶斯
  ◎ 图数据?重构子图
  ◎ 使用数值梯度下降法计算多元函数的极值
  ◎ 在pycharm上配置anaconda的opencv环境
  ◎ 2021-10-11
  ◎ 目标检测 YOLOv5 - 如何提高模型的指标，提高精确率，召回率，mAP等
  ◎ pytorch学习系列文章第二篇——张量
  ◎ Part 2.4 pandas的Apply 函数和 Map函数
  ◎ 2.神经网络实现手写字体分类
  ◎ MySQL中的left join 、right join 、inner join
  ◎ 吴恩达深度学习课程笔记——梯度下降算法和向量化
  ◎ 006-第40周（10.4-10.10）
  ◎ 某在线商店电子产品销售数据可视化分析
  ◎ pilimage 转numpy 和pytorch通道c所在位置
  ◎ 基于深度强化学习的绘画智能体 代码分析（四）
  ◎ 样本噪声与过拟合 （西瓜书1-2章）
  ◎ 清风：数学建模算法、编程和写作培训
  ◎ 配置jupyter中的环境变量
  ◎ 课程学习 CV 北京邮电大学 鲁鹏（笔记六：CV经典网络讲解 之 ResNet）
  ◎ C++读文件
  ◎ 多标签分类问题与回归问题的转化实现，以及由此产生的一些思考
  ◎ image captioning综述入门二
  ◎ Temporal Binary Representation for Event-BasedAction Recognition论文笔记
  ◎ PyTorch执行矩阵求导详细过程
  ◎ 搭建树莓派OpenCV环境及错误总结-系统镜像有手就行
  ◎ 精读：Simpler is Better: Few-shot Semantic Segmentation with Classifier Weight Transformer
  ◎ 读书笔记：暗时间
  ◎ python常用函数(二)
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