利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导，而tensorflow 和pytorch 具有自动求导机制。 ## 数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。图片样本的数量已经足够训练一个很复杂的模型（例如 CNN的深层神经网络）。它经常被用来作为一个新 的模式识别模型的测试用例。而且它也是一个方便学生和研究者们执行用例的数据集。除此之外，MNIST数据集是一个相对较小的数据集，可以在你的笔记本CPUs上面直接执行 ## 题目要求： ​ 补全full_connection_numpy.ipynb 和 full_connection_tensorflow.ipynb中空缺的部分。

神经网络

OpenCV做人脸检测时,haarcascade-frontalface-default.xml

人工智能与深度学习最好的入门资源.docx

ROS2机器人建模，学习记录，笔记根据鱼香ROS网站记录。

详情参考:https://blog.csdn.net/wouderw/article/details/128505284 使用Python编程，使用股评文字和上证指数的数据，通过机器学习模型，经过情感分析、指标构建这两个流程之后，得到看涨情绪与股市走势的关系。 演示如何从互联网中提取投资者情绪，并研究情绪与股市的关系。

信息论基础第二版答案 英文版 完整答案

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国科大模式识别与机器学习（黄庆明，常虹）第一次作业答案 2022

基于C#+dlib+emgu实现人脸识别

尾花数据集是入门的经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。在三个类别中，其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的。假设鸢尾花数据集的各个类别是服从正态分布的，尝试利用贝叶斯决策论的原理， 1. 设计贝叶斯分类器； 2. 设计基于最近邻准则的分类器。 资源包括代码实现和课程报告--Bayes和KNN分类器实现鸢尾花数据集分类 源码实现包括手撕贝叶斯和KNN以及使用工具包实现 课程报告主要包括以下部分： 一、 问题描述 二、 数据预处理 （1）划分数据集 （2）数据可视化 三、 模型基本原理 （1）朴素贝叶斯算法原理 （2）KNN算法原理 四、 贝叶斯分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 五、 KNN分类器设计 （1）算法过程 （2）结果输出 六、 利用工具包进行设计 （1）贝叶斯分类器 （2）KNN分类器

基于MPC预测算法的轨迹预测模块，MATLAB仿真，已测试有效

【计算机视觉】代码使用手册 【计算机视觉】代码使用手册 【计算机视觉】代码使用手册

使用Python的numpy完成简单的案例。

里边有matlab 2022b的下载链接，有兴趣的话可以打开文件直接云盘提取，不过2022版额有点大，大家要根据电脑内存决定是否下载哦