Pattern Recognition and Machine Learning，英文原版，非扫描版， 高清晰度，Machine Learning 大牛Bishop著

在有些时候，从别人处得到dwg图形，里面有非常漂亮的非标准填充图案方案，要想借用其图案是很困难的！ 里面的非标准的填充图案，我们cad标准填充图案文件acad.pat或acadiso.pat文件有若没有该图案定义，这时想要对图案进行编辑和使用，也非常麻烦和不方便！一个好的办法是将图案定义提取出来，添加到acad.pat或acadiso.pat文件中！这一切烦恼的问题都不存在了！

Concurrent Programming in Java Design Principles and Pattern英文版 2.48M Java并发编程设计原则与模式_第二版（原书中文版） 19.4M Concurrent_Programming_in_Java_Design_Principles_Lecture DougLea

数学AI 输入一张包含数学计算题的图片，输出识别出的数学计算式以及计算结果。请查看系统文档说明来运行程序。注意，这是一个半开源的项目，目前上传的版本只能处理简单的一维加减乘除算术表达式（如果想要识别更复杂的表达式，可以参考数学公式识别的论文）。可以参考的代码是前面的字符识别部分以及整个算法处理框架。 整个程序使用python实现，具体处理流程包括图像预处理，字符识别，数学公式识别，数学公式语义理解，结果输出。 我在TensorFlow上实现了一个lenet5的卷积神经网络识别数学字符，训练使用CHROME数据集。对于数学公式的识别，主要是将识别出的独立的字符组织成计算机能够理解的数学公式（这

matlab精度检验代码自述文件 该存储库列出了用于开发尖峰神经网络的文件，这些文件用于基于MNIST数据集的手写数字分类的基于监督学习的应用程序。 以类似于随机梯度下降的方式训练网络，其中权重在图像的每次显示结束时更新。 SNN中使用的神经元是简单的泄漏积分并触发神经元。 本文描述了NormAD的监督SNN训练算法：N. Anwani和B. Rajendran，“ NormAD-基于尖峰神经元的标准化近似后裔监督学习规则”，2015年国际神经网络联合会议（IJCNN），基拉尼，2015年，第1-8页。 本文描述了使用NormAD算法的三层SNN的CUDA实现。 如果您在工作中使用我们的代码，请引用以下内容。 SR Kulkarni，JM Alexiades和B. Rajendran，“具有尖峰神经网络的手写数字的学习和实时分类”，2017年第24届IEEE电子，电路和系统国际会议（ICECS），巴统，2017年，第128页。 -131。 doi：10.1109 / ICECS.2017.8292015 URL： Arxiv链接位于：SR Kulkarni，J。Alexiades和B.

关于模式识别的电子书，第三版，经典著作，总页数为668页

此书是模式识别领域的巨著之一，书中内容易于理解，是一本很好的自学教材

设计模式 总是从概念的角度考虑设计模式，而不是从实现的角度考虑。

设计模式学习资料

该资源是Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法的开山之作，简称KNN，有兴趣的朋友请自行下载，没有积分的朋友，请联系博主，谢谢大家的支持。