人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架

人工智能-机器学习-透湿性可控的智能聚合物薄膜的制备与表征.pdf

1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124436438 2、基于神经网络的人脸识别系统（采用MATLAB实现） 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。

本文通过对植物幼苗分类的实际例子来感受一下超大核的魅力所在。这篇文章能让你学到： 通过对论文的解读，了解RepLKNet超大核的设计思想和架构。 如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？ 如何调用自定义的模型？ 如何使用混合精度训练？ 如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？ 如何使用DP多显卡训练？ 如何绘制loss和acc曲线？ 如何生成val的测评报告？ 如何编写测试脚本测试测试集？ 如何使用余弦退火策略调整学习率？ 原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124959038

本书结合作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验，力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃掉繁琐的证明，提取出算法的核心，帮助读者尽快地掌握自然语言处理所必备的知识和技能。本书主要分两大部分。第一部分是理论篇，包含前3章内容，主要介绍一些基础的数学知识、优化理论知识和一些机器学习的相关知识。第二部分是应用篇，包含第4章到第8章，分别针对计算性能、文本处理的术语、相似度计算、搜索引擎、推荐系统、自然语言处理和对话系统等主题展开介绍和讨论。本书适合从事自然语言处理相关研究和工作的读者参考，尤其适合想要了解和掌握机器学习或者自然语言处理技术的读者阅读

基于回归的模糊推理系统,MATLABR2020a

人工智能-机器学习-柔性机器人动力学仿真系统研究.pdf

人工智能-机器学习-柔性机器人关节非线性及动力学仿真研究.pdf

人工智能-机器学习-柔性机器人碰撞动力学建模及其仿真.pdf

人工智能-机器学习-柔性机器人协调操作的动力学分析与规划.pdf