TREC WebTrack 这是一个用于在即席任务上采用机器学习模型的存储库。 任何问题，PR或建议都将受到欢迎。 更具体地说，这些模型是查询文档对的重新排序模型。 由于计算每个查询文档对的相关性得分的成本太高，因此我们的目的是对每年的QL提交进行排名，您可以在找到它们。 这些模型能够根据文本文档与特定查询的相关性对文本文档列表进行排序。 可以使用此存储库来训练您的重新模型，或对定制数据（即一组查询和文档）使用预训练。 当前，实现了2个模型，其描述如下： Kai Hui，Andrew Yates，Klaus Berberich，Gerard de Melo。 。 在EMNLP中，2017年。 Kai Hui，Andrew Yates，Klaus Berberich，Gerard de Melo。 。 在WSDM中，2018年。 它们的实现改编自。 要安装运行（Python 3

基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型，使用深度学习+训练数据+大量计算力，纯数字识别率高达 99.99%，数字+字母识别率 96%

这是收集的机器学习部分答案，仅供大家参考。

Kinect应用开发实战用最自然的方式与机器对话，提供完整案例解说。

Labview机器视觉-USB摄像头识别二维码-完整程序。基于NI-VISION的视觉识别，需要安装好对应的扩展。使用USB摄像头，在程序中实时识别和解码二维码。使用程序前注意先阅读read me.txt文件，选择好摄像头编号，便可在前面板中实时识别二维码。如果想要了解代码中每个vi的作用，可以在我的博客主页搜索《【Labview机器视觉】- USB摄像头识别和解码二维码 - 学习记录》该文章并学习，感谢您的支持和鼓励！

上海大学《机器学习》课程项目，选题时序数据预测

为了在函数空间内将多个三维模型进行关联,并在整个模型簇上进行协同分割,提出了一种基于点云稀疏编码的三维模型簇协同分割方法。首先,提取点云数据特征,将三维信息转换至特征空间;其次,用深度学习网络将特征向量分解成基向量,并构建字典矩阵及稀疏向量;最后,对测试数据进行稀疏表示,并确定点云模型中每个点所属的类别,将同类点划分到同一区域以得到协同分割结果。实验结果表明,算法在ShapeNet Parts数据集上的分割准确率达到了85.7%。所构建的协同分割算法能够有效地计算模型簇的关联结构,与当前主流分割算法相比,分割效果和准确率均得到提升。

如果您需要从您的 Matlab 会话（用于近实时数据传输等）访问远程机器，这组函数允许您以编程方式发送单个命令并以单元格数组的形式获取返回值。 添加了与此库兼容的 SFTP 功能。 改为使用 Matlab 的二进制读取操作。 经测试并达到超过 1.2MB 的持续传输率。 已包含 SCP 功能以将文件传输回本地。 现在支持公钥认证。 这需要用于 Java 的开源 Ganymed SSH-2，它可以在线免费获得并且现在包含在 zip 文件中。

python鸢尾花数据基于sklearn使用不同的机器学习分类器，包括KNN、逻辑回归、决策树、梯度提升、AdaBoost、随机森林、高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯、线性判别分析、二次判别分析、支持向量机

Multi-Stage Pose Network