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LM
说明： LM算法实例，总结前人的做的一些改进，供初级的学习，大家一起找毛病(LMLM algorithm example, summarize the predecessors to do some improvement, for the primary learning, we find fault together)
- 2019-01-01 22:37:06下载
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python websocket聊天室 示例源码(Flask-socketio)
实时消息更新，实时用户上线显示快捷注册快捷登陆表情支持
- 2019-02-28下载
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63003-深度学习与图像识别：原理与实践_代码
说明： 这是书籍《深度学习与图像处理》源代码，有一定参考价值。(This is the source code of the book "Deep Learning and Image Processing", which has certain reference value.)
- 2020-03-01 16:04:24下载
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PYTHON爬虫示例
PYTHON爬虫示例
- 2016-12-06下载
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语言模型
说明： knn手写数字识别，tensorflow教程(Knn Handwritten Number Recognition)
- 2020-06-24 20:00:02下载
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cohesivegenerate2d
批量插入内聚力单元，效率高，速度快。。。。。。。。。。。(Batch insertion cohesive unit)
- 2018-11-07 11:14:58下载
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磁共振弹性成像 Matlab 工具框
弹性成像可以通过不同美达超声、 MRI、 振动等机械的紧张关系。在此文件中提供了测量弹性从 MRI 信号的方法。
- 2022-06-27 17:30:14下载
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DBSCAN聚类
Python密度聚类
最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述)。于是我就想了解下基于密度的聚类算法，熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法，如K-Means算法之间的区别。
基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域。与基于距离的聚类算法不同的是，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类，这对于带有噪音点的数据起着重要的作用。(The main goal of the density based clustering algorithm is to find high density regions separated by low density regions. Different from distance based clustering algorithm, the clustering results based on distance clustering algorithm are spherical clusters, and density based clustering algorithm can detect clustering of arbitrary shapes, which plays an important role in data with noisy points.)
- 2018-02-05 10:00:46下载
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[美]Python机器学习经典实例.pdf
说明： 在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域， 如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一 些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经 网络，等等。
本书是为想用机器学习算法开发应用程序的 Python 程序员准备的。它适合 Python 初学者阅读，不过熟 悉 Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。(Machine learning in Python)
- 2019-12-26 21:16:13下载
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SeayFindShell( linux-python-killwebshell
说明： SeayFindShell( linux下python版webshell(web后门)查杀工具)(SeayFindShell( linux-python-webshell(web backdoor kill))
- 2019-01-16 13:22:52下载
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