如何在Titanic Kaggle挑战中获得0.8134分：泰坦尼克号Kaggle竞赛的解决方案

Thomas F. El-Maraghi 的SIFT tutorial 完整版 我发现版上有些是不完整的，特此共享

高斯过程回归的直观教程 ，女王大学的，加拿大金斯敦 笔记本可以在以下位置执行 笔记本的： @misc{wang2020intuitive, title={An Intuitive Tutorial to Gaussian Processes Regression}, author={Jie Wang}, year={2020}, eprint={2009.10862}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={stat.ML} } 本教程的读者是想使用GP但又不适应GP的人。 在阅读完教科书《高斯机器学习过程》 [ ]的前两章后，我发生了这种情况。 由于难以理解该理论，因此GP的使用与使用它之间存在差距。 当我在线阅读教科书和观看教程视频时，我可以毫无困难地跟随大多数人。 内容对我来说很有意义。 但是，即

基于神经网络的语音分离必读论文和教程列表 该存储库包含用于纯语音分离和多模式语音分离的论文。 通过Kai Li（如果有任何建议，请与我联系！电子邮件： ）。 提示：对于语音分离初学者，我建议您阅读“深度群集”和“ PIT＆uPIT”作品，这将有助于理解问题。 如果您发现以下某些文章的代码，欢迎添加链接。 纯语音分离 :check_mark: [用于单声道信号源分离的蒙版和深度递归神经网络的联合优化，黄波森，TASLP 2015] :check_mark: [用于单声道语音分离的复杂比率掩盖，DS Williamson，TASLP，2015年] :check_mark: [深度聚类：用于分段和分离的区分嵌入，JR Hershey，ICASSP 2016] :check_mark: [使用深度聚类的单通道多扬声器分离，Y Isik，Interspeech 2016] :check_mark: [用于与说话者无关的多说话者语音分离的深度模型的置换

ogldev：ogldev.org上的OpenGL教程的源代码

OHDSI（The Observational Health Data Sciences and Informatics）是由哥伦比亚大学为中心进行的医疗大数据挖掘计划，其包括了标准术语库OMOP CDM及面向医疗科研的平台 Atalas，本文是今年OHDSI首次在中国进行的教学，主要介绍了CDM及Atalas的使用方法

一篇hmm的经典论文，其中的一些不认识的单词已做了注释，是学习hmm的最好资料了。

tutorial_guide_fine_7.1-1-bookmark-Acrov5

voc2coco 这是用于将VOC格式的XML转换为COCO格式的json（例如coco_eval.json）的脚本。 为什么我们需要将VOC xmls转换为COCO格式json？ 我们可以使用COCO API，这非常有用（例如，计算mAP）。 如何使用 1.制作labels.txt 如果需要制作将标签转换为ID的字典，则为labels.txt。 样本labels.txt Label1 Label2 ... 2.运行脚本 2.1用法1（使用ID列表） $ python voc2coco.py \ --ann_dir /path/to/annotation/dir \

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