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佛跳墙加速器

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:books: Freely available programming books

gesture-recognition

基于Win10 + Python3.7环境，从采集手势库开始，提取手势轮廓线，提取轮廓线的傅里叶算子作为特征，用KNN和SVM作为分类器训练模型，并用PyQt制作简易桌面

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A robot powered training repository :robot:

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A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in python using Scikit-Learn and TensorFlow.

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Book about interpretable machine learning

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《可解释的机器学习--黑盒模型可解释性理解指南》，该书为《Interpretable Machine Learning》中文版

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本项目收藏这些年来看过或者听过的一些不错的常用的上千本书籍，没准你想找的书就在这里呢，包含了互联网行业大多数书籍和面试经验题目等等。有人工智能系列（常用深度学习框架TensorFlow、pytorch、keras。NLP、机器学习，深度学习等等），大数据系列(Spark,Hadoop,Scala,kafka等)，程序员必修系列（C、C++、java、数据结构、linux，设计模式、数据库等等）

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耕莘護專 ~ 示範的3D口罩折法(Jash-good-idea-20200304-001)

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KitSprout Serial Protocol (C/C++)

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Some files about learing git

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自己动手从0到1写嵌入式操作系统 课程的相关资料下载

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linux系统网络编程学习笔记

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Human Activity Recognition example using TensorFlow on smartphone sensors dataset and an LSTM RNN. Classifying the type of movement amongst six activity categories - Guillaume Chevalier

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一个基于 electron 的音乐软件

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为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn、TensorFlow以及自编函数(AnFany)的ML算法程序。

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⚡️⚡️⚡️《机器学习实战》代码（基于Python3）🚀

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机器学习、深度学习原理及实践

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吴恩达《Machine Learning Yearning》的中英文版（更新中）：第1~第22章

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Code for the Make Your Own Neural Network book

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Source Code for 'MATLAB Machine Learning' by Michael Paluszek and Stephanie Thomas

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出版书籍《机器学习入门到实践——MATLAB实践应用》一书中的实例程序。涉及监督学习，非监督学习和强化学习。(code for book "Machine Learning Introduction & action in MATLAB")

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此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。

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Train and Deploy Simple Machine Learning Model With Web Interface - Docker, PyTorch & Flask

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类别不平衡学习，包括采样、代价敏感学习、决策输出补偿以及集成学习等内容

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吴恩达机器学习课程的讲义，欢迎大家一起学习

openmovement

Open Movement devices are miniature, embeddable, open source sensors developed at Newcastle University, UK. The source code for the firmware and software is available under a BSD 2-clause license, and the hardware (PCB designs, layouts and schematics), enclosure designs and documentation are available under a Creative Commons 3.0 BY Attribution License.

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设计并实现了一个基于深度学习、集成学习、迁移学习、GAN等技术的色素性皮肤病自动识别七分类系统。本系统主要由服务端和客户端两个模块组成。服务端基于深度学习、集成学习、迁移学习、GAN等技术实现了对色素性皮肤病自动识别七分类。客户端使用微信小程序和网站(SSM、Springboot)开发。用户通过微信小程序或网站上传图像到服务端，服务端返回所属类别。

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Code of my MOOC Course <Play with Machine Learning Algorithms>. Updated contents and practices are also included. 我在慕课网上的课程《Python3 入门机器学习》示例代码。课程的更多更新内容及辅助练习也将逐步添加进这个代码仓。