在绘画领域，AI应用发展得越来越常见也越来越成熟，不论你会不会绘画，只要在文本框内输入一句话甚至是几个简单的关键词，AI就会在几十秒内替你画出一幅画。 分享常见ai作画资源 ai作画资源-从Stable DiffusionNovelAI到NovelAI再到Naifu

prml一书中文版，不多说，看不惯英文版的可以下载

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关于机器学习的能量管理系统，非常值得学习。虽然我还没有认真细度

自驾车sp20 2020年Spring，在伯克利加州大学伯克利分校由机器学习教授的自动驾驶汽车贴花。 快速链接： 匿名反馈： : 每周结帐： : //forms.gle/9DfNj87bd9cFiSKh9 群组： : 广场： : Anaconda命令： : 第八周控制理论： 演讲幻灯片： : usp 缩放记录： ： 熟悉带有航点的控制回路。 通过3维状态和2维动作实现PID。 探索迭代LQR并为我们的系统选择一个合适的二次成本。 确保您已经安装了diffopt pip install git+http://github.com/brandontrabucco/diffopt.git 看着： 滑梯 演示/周8 / PID_demo.ipynb 硬件/控制/control_loop.py 写进： hw / control / pid.py（

Customer-segmentation:用于银行客户细分的无监督机器学习项目

引入了ReLU和dropout，引入数据增强、池化相互之间有覆盖，三个卷积一个最大池化+三个全连接层采用1*1和3*3的卷积核以及2*2的最大池化使得层数变得更

机器学习入门专栏笔记对应jupyter notebook以及封装的各种算法。 包含：jupyter notebook、numpy、matplotlib的使用以及常见函数，KNN算法，线性回归算法，梯度下降算法（随机梯度下降算法），PCA与梯度上升法，多项式回归与模型泛化，逻辑回归，评价分类，SVM，决策树，集成学习与随机森林等机器学习的基础算法。 笔记还在更新中 个人笔记，如有错误，感谢指出！

用各种机器学习算法预测上海房价，从链家网爬取的上海市各二手房数据进行训练，非线性决策树优于线性回归优于神经网络 摘要: 本文主要分析影响房价的因素，数据来源为链家网，机器学习模型的使用中，采用了三种线性模型，一种非线性模型，最后得出的结论是房子的大小，房子的位置，房子的建造年份以及房子的高度对房价影响较大。 问题描述 现在房价居高不下，特别是上海等一线城市，房价更是高的离谱，那么在决定一个房子的价格中，哪些因素占了主要的地位，如何让想买房的人快速获取大概的房价信息。那么本文介绍的就是如何用机器学习去训练上海房价信息并生成模型然后进行分析的过程。 数据收集及处理 数据源选择 经过在网上对几个房价信息网的比较，

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。本文不是详细的实现过程和原理，而是一个设计方案，由艾孜尔江·艾尔斯兰撰稿。转载请标明出处。