软件介绍: World Machine Professional Edition能够快速生成三维地形，通过它可能以创建3D游戏及仿真应用所需的地形资源。使用非常方便，且软件体积仅为十几兆，运行流畅，使用起来要比Unity等引擎自带的地形工具更为方便。与Unity、UE4等引擎可以有较好的结合。本版本为PRO专业版，在功能上要比basic版本功能更为强大。内含SN序列号。

MobileNets V3的Caffe实现caffe-mobilenet-v3简介这是MobileNetV3的个人Caffe实现。 有关详细信息，请阅读原始文章：搜索MobileNetV3。 如何使用Caffe需求（请参阅：Caffe安装说明）添加新的caffe层并重建caffe：RuiminChen / Caffe-MobileNetV2-ReLU6的yonghenglh6 / DepthwiseConvolution ReLU6层的Depthwise卷积层运行测试CPU：$ CAFFE_ROOT / build / tools /咖啡时间-model mobilenet_v3_large_1.0.prototxt GPU

需求预测在农业、电力、旅游、零售和制造企业等许多行业都具有重要意义，它在每个企业的决策中都起着至关重要的作用。 本文以机器学习为重点，调查了需求预测的各种最新方法。 机器学习技术分为三类，即时间序列分析、基于回归的方法和监督/无监督模型。 讨论了各种机器学习技术的优缺点，并比较了它们的性能指标。 对比掩盖了LSTM有一个显着的结果，但它的计算时间比任何其他方法都要高。 未来研究的另一个领域包括基于回归的方法、混合模型和集成模型。 本研究为读者提供了机器学习领域需求预测的概念。

关于这个就不多说了，原来一直用3.0的版本，昨天在网上DOWN了个5.5的版本，多了SUM,COUNT,MIN,MAX等统计功能，界面也做了美化。 收藏了。 里面有两个DEMO 分别是3.0和7.0版本的DEMO 大概都差不多，大家可以参考下。

Neural Networks And Learning Machine(神经网络与学习机)，神经网络经典名著

Yelp分析和评级预测 概述 Yelp是一个带有社交网络工具的区域目录平台和审阅网站。 该网站提供了针对本地企业（水疗中心，餐厅，百货公司，酒吧，本地本地服务，商店，汽车）的众包评论。 这有助于用户进行业务评级和评论。 通常，评论是由几百行左右的单词组成的简短文本，描述了各个方面的各种用户体验。 这为企业所有者提供了改进产品的机会，并使客户可以选择最佳的行业。 商业价值/分析目标 管理层可能没有足够的时间来进行每一次审核。 如果可以一目了然地向他们提供有价值的信息和见解，那将是非常有用和节省时间的。 不仅对于管理人员，而且对于试图了解更多餐厅信息并需要一些帮助来订购或选择餐厅的客户，也是如此。 毕竟，在当今世界，每个人都喜欢在做出决定之前先阅读评论和反馈。 在我们的项目中，我们使用自然语言处理和机器学习来实现这些业务和客户目标。 我们专注于情感分析，主题建模，数据分析和评级预测的分类。 数

Statistical foundations of machine learning

作者：詹姆斯·狄更斯（James Dickens），锡7118781 最终项目-CSI 5155：机器学习，Herna Viktor博士教授的课程。 这是我针对数据的二进制分类的机器学习任务的代码，该代码可从，该数据由从1994年提取的加权普查数据组成1995年由美国人口普查局进行的当前人口调查。 目标是评估五个常用的机器学习模型（包括半监督神经网络！），以对给定实例每年赚取超过50K进行分类，也就是二进制分类任务。 我的代码组织如下： Preprocess.py接收初始的census-income.data文件和census-income.test文件，然后 打印有关数据及其属性的信息 从训练数据中删除重复项 处理实例重量冲突 将缺失的值替换为其默认值 将结果写入文件：“ census-income.data/training_data_preprocess1”，“ census

Rex：一个开源的四足机器人 该项目的目标是训练一个开源3D打印四足机器人，探索Reinforcement Learning和OpenAI Gym 。 目的是让机器人学习模拟中的家务和一般任务，然后在不进行任何其他手动调整的情况下，在真实机器人上成功地传递知识（ Control Policies ）。 该项目的主要灵感来自波士顿动力公司所做的令人难以置信的工作。 相关资料库 一个CLI应用程序，用于引导和控制Rex运行经过训练的Control Policies 。 cloud-用于在云上训练Rex的CLI应用程序。 Rex-Gym：OpenAI Gym环境和工具 该存储库包含用于训练Rex的OpenAI Gym Environments集合，Rex URDF模型，学习代理实现（PPO）和一些脚本，以开始训练课程并可视化学习到的Control Polices 。 此CLI应用程序允许批量培训，策略重现和单个培训呈现的会话。 安装 创建一个Python 3.7虚拟环境，例如使用Anaconda conda create -n rex python=3.7 anaconda cond

machine_learning 一个Matlab应用，使用支持向量机对图片进行分类，其中图片是猫脸还是狗脸 ＃数据集 为了训练分类器，我使用了来自 张维伟，孙健和唐小鸥，“猫头检测-如何有效利用形状和纹理特征”，Proc。 欧洲Conf。 计算机视觉，第一卷。 4，第802-816页，2008年。 和来自的斯坦福狗数据集 ＃托多斯 由于猫或狗之间难以分辨，因此需要预先修剪脸部以获得最佳效果。 可能没有第三个值，然后搜索猫脸或狗脸的图片（分解成窗户）。 或者只是狗或不面对，等等。 #Cat注释数据集 ＃＃＃结构 |-- cat_dataset |-- CAT_00 |-- 00000001_000.jpg |-- 00000001_000.jpg.cat |-- 00000001_005.jpg |-- 000