【无人驾驶技术揭秘】从机器学习角度揭秘学习型避障小车的设计思路

提起张小龙,大家都非常熟悉这位极度优秀的产品经理,不仅仅是因为Foxmail,更因为目前深刻改变你我移动生活的移动互联网产品 - 微信,其江湖地位的确定已经让众多国内立志于做优秀产品经理的人顶礼膜拜了,我们首先借助互联网材料回顾一下微信的创立历程: 一.微信的演化历程: 2010年11月19日23时58分,张小龙在腾讯微博上写下了这么一句话: 我对iPhone5的唯一期待是,像iPad(3G)一样,不支持电话功能.这样,我少了电话费,但你可以用kik跟我短信,用googlevoice跟我通话,用

3.1 红外脉宽存储及FLASH的读写 根据STM32型号的不同,FLASH容量由16K到1024K不等. FLASH模块主要由三部分组成:主存储器.信息块.闪存存储器接口寄存器.模块组织见<STM32中文参考手册>小节<2.3.3 嵌入式闪存>. 主存储器用来存放代码和数据常数,对于大容量产品,划分为256页,每页2K字节:中小容量产品每页则是1K.信息块的启动程序代码用来存储ST自带的启动程序,用于串口下载,用户选择字节一般用来配置写保护.读保护.闪存存储器接口寄存器是整个闪存

卷积神经网络(CNN)实现 背景 卷积神经网络广泛用于图像检测,它的实现原理与传统神经网络基本上是一样的,因此将普遍意义的神经网络和卷积神经网络的实现合成一篇. 神经网络实现思路 "扔掉神经元" 尽管所有教程在介绍神经网络时都会把一大堆神经元画出来,并且以输入节点--神经元--输出结点连线,但是,在编程实现时,基于神经元去编程是低效的.典型如这篇经典文章里面的代码: http://blog.csdn.net/zzwu/article/details/575125. 比较合适的方法是将神

基于机器学习角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月3日08:39:14 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角

声明:转来的,原文出处:http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/43564321 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. &

机器学习最佳入门学习资料汇总 专为机器学习初学者推荐的优质学习资源,帮助初学者快速入门. 这篇文章的确很难写,因为我希望它真正地对初学者有帮助.面前放着一张空白的纸,我坐下来问自己一个难题:面对一个对机器学习领域完全陌生的初学者,我该推荐哪些最适合的库,教程,论文及书籍帮助他们入门? 资源的取舍很让人纠结,我不得不努力从一个机器学习的程序员和初学者的角度去思考哪些资源才是最适合他们的. 我为每种类型的资源选出了其中最佳的学习资料.如果你是一个真正的初学者,并且有兴趣开始机器学习领域的学习,我希望

今天下午,闲来无事,遂百度翻看下最近关于模式识别,以及目标检测方面的最新进展,还有收获不少! ------------------------------------author:pkf -----------------------------------------------time:2016-1-20 --------------------------------------------------------------qq:1327706646 1.深度学习的本质 2.深度学习对传

机器学习与人工智能学习资源导引 TopLanguage(https://groups.google.com/group/pongba/) 我经常在 TopLanguage 讨论组上推荐一些书籍,也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料,人工智能.机器学习.自然语言处理.知识发现(特别地,数据挖掘).信息检索 这些无疑是 CS 领域最好玩的分支了(也是互相紧密联系的),这里将最近有关机器学习和人工智能相关的一些学习资源归一个类: 首先是两个非常棒的 Wikipedia 条目,我也算是 wikiped

引入 一个机器能够依据照片来辨别鲜花的品种吗?在机器学习角度,这事实上是一个分类问题.即机器依据不同品种鲜花的数据进行学习.使其能够对未标记的測试图片数据进行分类. 这一小节.我们还是从scikit-learn出发,理解主要的分类原则,多动手实践. Iris数据集 Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集.能够作为判别分析(discriminant analysis)的样本.该数据集包括Iris花的三个品种(Iris setosa, Iri