▍1. NSGA-II
高斯二阶帕累托解的python实现方法，非常实用(Python implementation of Gauss second order Pareto solution)
更多选项
▍2. TSP
遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群算法 解决三十个城市的旅行商问题 人工智能课的一次作业，py写的，(Genetic algorithm, Tabu search, simulated annealing, Ant Colony algorithm to solve the traveling Salesman problem in 30 cities, an artificial intelligence class assignment, written by py,)
▍3. 遗传算法 TSP
说明： 遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群算法 解决三十个城市的旅行商问题 人工智能课的一次作业，py写的，(Genetic algorithm, Tabu search, simulated annealing, Ant Colony algorithm to solve the traveling Salesman problem in 30 cities, an artificial intelligence class assignment, written by py,)
▍4. Chapter2
各种基础深度学习程序，识别图片，线性回归，等一系列(Various Basic Deep Learning Procedures)
▍5. Chapter2
说明： 各种基础深度学习程序，识别图片，线性回归，等一系列(Various Basic Deep Learning Procedures)
▍6. Matrix-Cookbook.pdf
matrix cook ，学习机器学习所需的数学基础的查询书籍(Query Books for Learning the Mathematical Basis of Machine Learning)
▍7. Matrix-Cookbook.pdf
说明： matrix cook ，学习机器学习所需的数学基础的查询书籍(Query Books for Learning the Mathematical Basis of Machine Learning)
▍8. Mnist
使用tensorflow构建简单的神经网络，实现Mnist任务(We used tensorflow framework to build a simply neural network,and finished the task of Mnist classification.)
▍9. Mnist
说明： 使用tensorflow构建简单的神经网络，实现Mnist任务(We used tensorflow framework to build a simply neural network,and finished the task of Mnist classification.)
▍10. 一维卷积神经网络专利
传统神经网络主要用在三维图片，本资料提供一维卷积神经网络，(Traditional neural networks are mainly used in three-dimensional images. This data provides one-dimensional convolution neural networks.)
▍11. 一维卷积神经网络专利
说明： 传统神经网络主要用在三维图片，本资料提供一维卷积神经网络，(Traditional neural networks are mainly used in three-dimensional images. This data provides one-dimensional convolution neural networks.)
▍12. mnist_mxnet
基于MXNet深度学习框架，定义CNN模型，训练手写数字识别数据，得到较高的准确率。这是一个基础的深度学习分类任务，值得借鉴。(Based on MXNet deep learning framework, CNN model is defined and handwritten digit recognition data is trained to obtain higher accuracy. This is a basic task of deep learning classification, which is worth learning from.)
▍13. mnist_mxnet
说明： 基于MXNet深度学习框架，定义CNN模型，训练手写数字识别数据，得到较高的准确率。这是一个基础的深度学习分类任务，值得借鉴。(Based on MXNet deep learning framework, CNN model is defined and handwritten digit recognition data is trained to obtain higher accuracy. This is a basic task of deep learning classification, which is worth learning from.)
▍14. 深度学习
深度学习算法 主要是GDAL处理栅格数据转换为矢量数据 利用深度学习的算法实现(In-depth learning algorithm is mainly realized by GDAL in converting raster data into vector data and using in-depth learning algorithm.)
▍15. 深度学习
说明： 深度学习算法 主要是GDAL处理栅格数据转换为矢量数据 利用深度学习的算法实现(In-depth learning algorithm is mainly realized by GDAL in converting raster data into vector data and using in-depth learning algorithm.)
▍16. 【吴恩达课后编程作业】第二周
吴恩达深度学习第一课第二周编程作业，供大家借鉴共享(DeepLearning Lesson 1, Week 2 Programming Assignments)
▍17. 【吴恩达课后编程作业】第二周
说明： 吴恩达深度学习第一课第二周编程作业，供大家借鉴共享(DeepLearning Lesson 1, Week 2 Programming Assignments)
▍18. 计算语言学讲义中科院+刘群
自然语言处理语义分析演讲内容，入门者推荐学习(Text categorized corpus)
▍19. 计算语言学讲义中科院+刘群
说明： 自然语言处理语义分析演讲内容，入门者推荐学习(Text categorized corpus)
▍20. 深度学习花书
深度学习领域文献，简称花书，对初学者有很大的参考价值。(Documents in the field of in-depth learning, referred to as flower books, have great reference value for beginners.)
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