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用于图片识别、图片分类的训练集

matlab下的手指静脉图像预处理，均衡化，膨胀，腐蚀等处理，然后手指边缘检测，截取roi区域，归一化，文件解压后可以运行。

使用PyCaret和PaddlePaddle融合模型进行预测，当前取得第六名，适合参赛的朋友参考和使用。

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本系列讲解循环神经网络RNN和LSTM的所有知识点，学完本系列课程将对RNN和LSTM的理论知识有清晰的认识，同时能够将理论结合实践应用到工作中。

IJCAI2023会议作者工具包（word/latex模板）

Representation Learning on Networks 1) Node embeddings：Map nodes to low dimensional embeddings 2) Graph neural networks：Deep learning architectures for graph structured data 3) Applications

这是 ShowMeAI 持续分享的重磅报告系列！《State of AI Report 2022》是一份发布于2022年10月的报告，作者Nathan Benaich和Ian Hogarth从Research、Industry、Politics、Safety等四个方面，对2022年的发展做了汇总梳理，并对新一年的发展进行了预测。完整报告 114 页。 ◉ 内容要点： ① 大厂实验室走向封闭，但是新的独立研究实验室正在迅速开源。虽然 AI 研究呈现集中趋势，但计算与访问成本的降低催生了走在研究最前沿的小型实验室（如 Stability.AI 和 Midjourney）。 ② 人工智能研究越来越关注安全领域。安全研究人员在大型 AI 实验室的安全研究人员，由去年的不到100人增长为300人，这也有望提升安全学者的认可度。 ③ 中美人工智能研究差距继续扩大，自2010年以来，中国机构发表的论文数量是美国机构的4.5倍，明显超过美国、印度、英国和德国的总和。 ④ 人工智能驱动的科学研究继续取得突破，但数据泄漏等重大方法错误需要进一步调查，否则会导致 AI 危机的日益严重。

这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『机器学习』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： - Loss Functions & Metrics （损失函数 & 矩阵） - Experimental Designs and Paradigms （实验设计与范式） - Statistical Data Processing （统计数据处理） - Misc. Classical ML Models （经典的ML模型）