machine learning advanced lecture notes

最新推荐文章于 2019-02-26 09:13:45 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/stoneresearch/archive/2010/08/23/4336619.html
提供来自UCL（伦敦大学学院）的计算机科学课程链接汇总，涵盖了各种计算机科学领域的课程资料。

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Machine Learning课程 by Andrew Ng
GarfieldEr007的专栏
07-07 3834
大名鼎鼎的机器学习大牛Andrew Ng的Machine Learning课程，在此mark一下： 一：Coursera： https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/info 这门课是Andrew Ng在其开创的公开在线课程网站coursera上最初开设的几门课之一，assignment也有一
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
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weixin_30756499的博客
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##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...
Scipy Lecture Notes
程永强
02-26 581
Scipy Lecture Notes One document to learn numerics, science, and data with Python https://scipy-lectures.org/index.html lecture ['lektʃə]：n. 演讲，讲稿，教训 vt. 演讲，训诫 vi. 讲课，讲演 numeric [njuː'merɪk]：n. 数，数字 a...
Awesome Machine Learning
a1424262219的博客
08-22 631
Awesome Machine Learning A curated list of awesome machine learning frameworks, libraries and software (by language). Inspired by awesome-php. If you want to contribute to this ...
【机器学习Machine Learning】资料大全
idaretobe的专栏
11-10 2290
　　昨天总结了深度学习的资料，今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示：有些网站需要"科学上网"^_^) 　　推荐几本好书： 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 　...
Machine Learning && Deep Learning Resources
语言智能技术笔记簿
07-23 1027
GitHub Special: Data Scientists to Follow & Best Tutorials on GitHubData Science Tutorials on GitHubNow,if you are new to GitHub,you would be asking,where do tutorials come in on a platform meant for v
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <2>
yangminggg 的博客
10-26 1358
    机器学习(Machine Learning)&amp;深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)   《Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks》 介绍:使用卷积神经网络的图像缩放. 《Proceedings of The 32nd International Conference on M...
Advanced Lectures on MACHINE LEARNING
09-27
文档中提到的《Lecture Notes in Artificial Intelligence》第3176卷是由J.G.Carbonell和J.Siekmann编辑的，属于计算机科学的系列讲座笔记。而该系列的编辑则是Olivier Bousquet、Ulrike von Luxburg和Gunnar Rä...
Scipy - Scipy Lecture Notes
06-23
### Scipy - Scipy Lecture Notes #### I. Getting Started with Python for Science ##### 1. Python Scientific Computing Ecosystem **1.1 Why Python?** Python has become the lingua franca for ...
deeplearning.ai课程知识点整理
mikelkl的博客
12-29 4620
Neural Networks and Deep Learning Introduction to deep learning Neural Networks Basics Logistic Regression as a Neural Network Computation graph 神经网络的计算过程由正向传播（forward propagation ）来进行前向计...
基于SSM的一线式酒店管理系统-su0v7503【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-15
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STM32F4高级定时器定时器应用示例代码
08-15
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【python毕业设计】基于数据挖掘的音乐推荐系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档）.zip
08-15
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明，不需要论文 采用python语言，django框架，mysql数据库开发 编程环境：pycharm，mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台： 用户注册， 登录 搜索音乐，音乐欣赏（可以在线进行播放） 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法：（重点） 本课题需要大量用户行为（如播放记录、收藏列表）、音乐特征（如音频特征、歌曲元数据）等数据 （1）根据用户之间相似性或关联性，给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐； （2）根据音乐之间的相似性或关联性，给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户，然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西（和你类似的人也喜欢**东西）； 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐（喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐）； 管理员 管理员信息管理 注册用户管理，审核 音乐爬虫（爬虫方式爬取网站音乐数据） 音乐信息管理（上传歌曲MP3，以便前台播放） 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
MPU6050.zip
08-15
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器，它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据，对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上，通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信，获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件，包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`，该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如，`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址，`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中，首先需要包含`MPU6050.h`头文件，然后创建`MPU6050`对象，并调用`begin()`函数初始化传感器。之后，可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据，通常还需要进行校准和滤波，以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础，它是一种低引脚数的串行通信协议，允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持，使得用户无需深入了解通信细节，就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度（X、Y、Z轴）和角速度（同样为X、Y、Z轴）。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动，而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据，可以进一步计算出物体的姿态（如角度和角速度变化）。 在嵌入式开发领域，特别是使用STM32微控制器时，也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口，可以实现更复杂的控制算法。然而，基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中，除了基本的传感器读取，还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP（数字运动处理器）功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据，实现更高级的运动估计，减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器，广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件，开发者可以轻松地与传感器交互，获取并处理数据，实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径，通过这些资源，开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
【python毕业设计】通用排课系统(django)（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
08-15
对于学生端，核心需求在于能够轻松访问并管理自己的课程表[8]。学生需要能够方便地完成注册、登录，并查看专属于自己的课程详细信息，包括不限于时间、地点、教师等。系统应支持当课程表中任何课程时间发生变动，需要及时在系统内进行更新，保障课程信息的时效性。 教师端的功能需求主要集中在课程表的查看和管理。教师与学生一样，同样需要能够方便地查看自己的教学课表，了解课程时间、地点和相关学生班级信息。系统应允许教师接收课程安排的更新通知，并查看学生的出勤情况，以便及时跟进学生的课程进展。 管理员的功能需求主要集中在课程维护和用户管理。管理员负责管理用户的权限设置，包括教师和学生的账户管理。与此同时，管理员负责监控系统的性能和安全状态，并执行必要的系统升级和维护。管理员重点需要管理课程信息、班级信息，并进行教室分配和课程表生成，确保系统功能的正常运行，满足教师和学生的日常使用需求。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
nctoolbox20121106用于matlab读取GRIB数据
08-15
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ms6111组合惯导相关软件，上位机
最新发布
08-15
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四川大学 experiment of digital electronic technology lecture notes
11-29
四川大学数字电子技术实验课程是一门计算机科学与技术专业的必修课，旨在培养学生对数字电子技术的基本理论和实践应用的能力。课程内容包括数字电路的基本概念、设计和实现方法，以及数字系统的原理、设计和实验。...
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