2020年广告法违禁词汇总

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Anaconda+Jupyter+Opencv:用于识别输入图像中的物体，属于有监督学习。

无监督学习 概述 该存储库运行集群和降维技术。 运行的两种聚类算法是K均值和期望最大化。 运行的4维降维算法是主成分分析（PCA），独立成分分析（ICA），随机投影（RP）和递归特征消除（RFE）。 该存储库运行以下内容并捕获性能： 运行两种聚类算法 运行降维，然后进行聚类算法 降维和聚类算法的神经网络 数据集是来自UCI机器学习存储库的Adult和Wine数据集。 运行步骤 需要Python 3.6 从requirements.txt安装以下要求 使用python 3运行以下文件以创建数据文件 run_experiment.py UnSupervisedLearning_abalone.py UnSupervisedLearning_white_wine_quality.py 获得的结果 有关获得的结果的更多信息，请参考Analysis.pdf。

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初学者 专升本c语言程序设计

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2020原论文，simple Siamese

近年来，深度监督学习取得了巨大的成功。然而，它依赖于手工标签，并且易受攻击的弱点促使学者们探索更好的解决方案。近年来，自监督学习作为一种新的学习方法，在表征学习方面取得了骄人的成绩并吸引了越来越多的注意。自监督表示学习利用输入数据本身作为监督信号，几乎有利于所有不同类型的下游任务。