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libsvm-2.32
- libsvm 2.32版源码，一个SVM(支持向量机)的源码以及可执行程序
plate_BPTrain
- 针对车牌识别的字符bp神经网络训练，稍加改造即可用于ocr及其它字符识别场合 将字符切分为32*16大小bmp，放入相应文件夹，训练时选择该文件夹即可完成相应字符训练 仅供学习使用，勿商业应用，本人保留所有版权。
libsvm-2.32
- libsvm的java的源代码，可以在java环境下直接运行，功能强大-libsvm the java source code, you can directly run the java environment, powerful
Libsvm2.32
- libsvm的是一个简单，易于使用和高效的软件的SVM 分类与回归。它可以解决ç - SVM分类， 努SVM分类，一类支持向量机，ε- SVM的回归， 和Nu - SVM的回归。本文件解释了libsvm的使用。-Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It can solve C-SVM classification,
32
- 蛇形机器人水下蜿蜒运动的仿真研究，值得相关的专业借鉴-Underwater winding snake-like robot motion simulation, it is related to the professional reference
osu-svm
- OSU-SVM，基于LibSVM但是不需要LibSVM的格式，可以在32位的电脑上运行，速度较快，比较稳定，欢迎试用。-OSU-SVM, based on LibSVM but not LibSVM format, 32-bit computer can run faster, more stable, welcomed the trial.
src
- Johnny Chung Lee写了一堆软件后就可以通过互联网远程操控这台机器人移动聊天喽！ 那么什么是iRobot Create呢？iRobot Create是iRobot生产的类似Roomba的教育/Diy机器人。请查看RoboticFan关于Create的介绍。它拥有32个内置传感器，两个驱动轮，一个车辘和四个可移动小轮，一个预排程序的行为编码器，一个可以扩大的输入输出端口和一个后挡板。在指令模块等许多可选择性附件的写作下作业如iRobot Command Module， iRobot
robotro
- Johnny Chung Lee写了一堆软件后就可以通过互联网远程操控这台机器人移动聊天喽！ 那么什么是iRobot Create呢？iRobot Create是iRobot生产的类似Roomba的教育/Diy机器人。请查看RoboticFan关于Create的介绍。它拥有32个内置传感器，两个驱动轮，一个车辘和四个可移动小轮，一个预排程序的行为编码器，一个可以扩大的输入输出端口和一个后挡板。在指令模块等许多可选择性附件的写作下作业如iRobot Command Module， iRobot
Lplaate_BPTrri
- 针对车牌识别的字符bp神经网络训练，稍加改造即可用于ocr及其它字符识别场合将字符切分为32*16大小bbmp，放入相应文件夹，训练时选择该文件夹即可完成相应字符训练仅供学习使用，勿商业应用，本人保留所全部版权。 -License plate character recognition bp neural network training, a little transformation can be used for ocr character recognition occasions
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
- LIBSVM的工具包，里边含有已经编译过的make，64位.32位一般都可以直接使用，的安装vc。这个工具包添加ClassResult.m函数，方便给出各种分类准确率，以及给出判别函数的权值w、偏置b、支持向量在原始训练集中的位置索引以及alpha系数。-搜索 图片 地图 新闻 云端硬盘 日历 翻译 相册 更多 ▼ 翻译 LIBSVM toolkit has been compiled containing inside make, 64 位 .32 bit can generally
libsvm32
- matlab下libsvm工具箱，使用于32位系统-lib svm
train-labels-idx1-ubyte
- 用于手写数字识别的训练数据（标签） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，之后每一位都是标签值(Training data (tags) for handwritten digit recognition)
t10k-labels-idx1-ubyte
- 用于手写数字识别的预测数据（标签） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，之后每一位都是标签值(Predictive data (tags) for handwritten numeral recognition)
train-images-idx3-ubyte
- 用于手写数字识别的训练数据（图片） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，再32位为图片宽度M，再32位为图片高度N，之后每N*M位都是图片的像素值(Training data (pictures) for handwritten digit recognition)
t10k-images-idx3-ubyte
- 用于手写数字识别的预测数据（图片） 数据格式：前32位为2049，再32位为数据数量，再32位为图片宽度M，再32位为图片高度N，之后每N*M位都是图片的像素值(Predictive data (pictures) for handwritten numeral recognition)
alexnet_test
- 因上传文件大小的限制,仅包含了cifar10部分数据集,将32*32*3扩展到227*227*3,然后完全使用alexnet,短时间训练,可达75%的准确率(Due to the limitation of uploaded file size, it contains only part of cifar10 data set, extends 32*32*3 to 227*227*3, and then uses alexnet completely, and training for a
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- 非常不错的人工智能行业报告32，对于找工作和创业的同学是非常好的参考资料。(A very good artificial intelligence industry report is a very good reference for the students who are looking for a job and a business.)
MATLAB-LeNet5-master
- 手写体识别 lenet5 LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素，卷积层用Ci表示，子采样层（pooling，池化）用Si表示，全连接层用Fi表示。下面逐层介绍其作用和示意图上方的数字含义。(Lenet5 is composed of seven layers of CNN)
【32货币对冲-EA】多货币组合对冲
- 多货币组合对冲策略，只需要加载一个货币就好，参数都是汉化，建议大家下载测试要调整一下参数，这个是我跑过的实盘策略。 加载周期：30分钟 货币：GBPUSD【只需要加载这一个货币就好，系统会自动识别】