MNIST / CIFAR10的预训练GAN，VAE +分类器 在pytorch中使用GAN / VAE建模的简单起点。 包括模型类定义+培训脚本 包括笔记本电脑，其中显示了如何加载预训练的网络/如何使用它们 用pytorch 1.0+测试 生成与数据集图像大小相同的图像 mnist 使用基于的体系结构生成MNIST数据集（28x28）大小的图像。 训练了100个纪元。 重量。 数据样本 dcgan样本 样品 为了与不那么复杂的体系结构进行比较，我还在文件夹中包含了一个预训练的非卷积GAN，它基于代码（训练了300个纪元）。 我还基于在文件夹中包含了经过预训练的LeNet分类器，该分类器可实现99％的测试准确性。 cifar10 cifar10 gan来自pytorch示例回购，并实现了DCGAN论文。 它只需要很小的改动就可以生成大小为cifar10数据集（32x32x3）的

Faster and Better: A Machine Learning Approach to Corner Detection C代码 角点 识别 边缘检测

McGrawHill Machine Learning Tom_Mitchell 课后完整版答案

3D-MICE：横截面和纵向插补的整合 要求 代码是用R编写的。 开始使用 要训​​练，跑步（最好以R减价跑步） source('tempMICEGPEvalTr.R') 这是一个包装器代码，调用各种子例程来生成训练数据，掩盖缺失值并执行3D-MICE插补，每个步骤都包装在其自己的R源文件中，并且应该是不言自明的。 同样地，进行训练，跑步（最好以R降级的方式跑步） source('tempMICEGPEvalTe.R') 引文 @article{luo20173d, title={3D-MICE: integration of cross-sectional and longitudinal imputation for multi-analyte longitudinal clinical data}, author={Luo, Yuan and Szolovits, Pe

UCM《机器学习导论笔记》，80页pdf CSE176 Introduction to Machine Learning 从经验中学习的软件开发和分析技术综述。具体主题包括:监督学习(分类、回归);无监督学习(聚类、降维);强化学习;计算学习理论。具体的技术包括:贝叶斯方法、混合模型、决策树、基于实例的方法、神经网络、内核机器、集成等等。

【CMAP】数据与机器学习问题，39页ppt 标准机器学习方法简介。允许您找到适合您的应用程序的问题/方法。为更深入的学习提供必要的词汇和工具。促进ML的良好实践、解释和重现性。

这是主要项目的纯源python版本（不含Flask） 判断篮球投篮 橙色：检测到箍 蓝色：检测到篮球 紫色：不确定的镜头 红色：小姐 绿色：射门进去了 检测到篮球和篮筐 适应曲线的篮球轨迹 连接的篮球检测点

本作品包含cartographer_frontier_detection和rrt_exploration的修改版本。 我们实施了积极的勘探流程，并提高了其稳健性和性能。 带有Cartograher的主动SLAM这项工作包含了cartographer_frontier_detection和rrt_exploration的修改版本。 我们实施了积极的勘探流程，并提高了其稳健性和性能。 论文“基于高效2D Graph-SLAM的主动探测的前沿检测和可到达性分析”（IROS2020）中描述了更多详细信息。 1.要求该软件包已经在带有ROS Melodic的Ubuntu18.04上进行了测试，应该可以在带有ROS Kinetic的Ubuntu16.04上运行。 愚人节

PyTorch中高效的视频数据集加载和增强 作者： 如果您发现该代码很有用，请给存储库加注星标。 如果您完全不熟悉使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader在PyTorch中加载数据集，建议您首先通过或来熟悉它们。 概述：本示例演示VideoFrameDataset的用法 VideoFrameDataset类（ torch.utils.data.Dataset的实现）用于easily ， efficiently effectively从PyTorch的视频数据集中加载视频样本。 之所以容易，是因为该数据集类可以与自定义数据集一起使用，而无需花费任何努力，也无需修改。 该类仅希望视频数据集在磁盘上具有某种结构，并希望使用.txt注释文件枚举每个视频样本。 可以在下面以及https://video-dataset-loa

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