以下附上不平衡数据学习的4篇综述论文，非常有阅读价值。针对不平衡数据集解决方法主要分为两个方面：第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，从而让我们的数据相对均衡一些；第二种方案从算法的角度出发，考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化，使得我们的算法在不平衡数据下也能有较好的效果。

最全面的控制理论经典论文，收录了17篇，还增加了鲁棒控制相关的论文一篇。

关于图像增强近三年的经典论文、代码、数据集合集（绝对有用）

系统架构设计师经典论文范文50篇

Google page rank 算法经典论文，线性代数经典运用

神经网络 神经网络论文 神经网络源码 免费36篇神经网络经典论文

强化学习必读论文

Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by、CNN、Deep Inside Convolutional Networks Visualising、Deep Residual Learning for Image Recognition、ImageNet Classification with Deep Convolutional、ResNeSt Split-Attention Networks、YOLOv4 Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

课程分享——深度学习经典论文与开源项目实战，完整版20章，提供全部数据，代码，PPT。 课程特色： １、深度学习领域经典和通用算法精讲，提升与面试必备！ ２、通俗易懂，核心知识点全面覆盖，算法与代码结合！ ３、大型开源项目实战，谷歌，Facebook等核心算法实战！ ４、提供全部数据，代码，PPT，持续更新，永久有效！

课程分享——深度学习经典论文与开源项目实战，完整版20章，提供全部数据，代码，PPT。 深度学习经典论文解读与项目实战课程旨在帮助同学们掌握当下深度学习领域最核心论文思想及其源码实现。所选论文均是计算机视觉与自然语言处理领域最流行和通用算法，主要内容包括四大核心部分：1.论文核心思想解读；2.论文细节知识点精讲；3.论文代码复现与应用；4.大型开源项目源码解读；整体风格通俗易懂，所有论文均结合实战项目展开，理论与实战应用完美结合，适合进阶提升与转行就业的同学们。