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机器学习

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社区治理架构的内容详见governance.md，该提案处于初稿阶段，后期可能会在 技术指导委员会（TSC）的许可下进行刷新。除此之外，社区还提供了特别兴趣小组（SIG） 和工作组（Working Group）的资料介绍。

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机器学习越来越多应用到飞行器、机器人等领域，其目的是利用计算机实现类似人类的智能，从而实现装备的智能化与无人化。本课程旨在引导学生掌握机器学习的基本知识、典型方法与技术，通过具体的应用案例激发学生对该学科的兴趣，鼓励学生能够从人工智能的角度来分析、解决飞行器、机器人所面临的问题和挑战。本课程主要内容包括Python编程基础，机器学习模型，无监督学习、监督学习、深度学习基础知识与实现，并学习如何利用机器学习解决实际问题，从而全面提升自我的《综合能力》。

Updated 2 years ago Jupyter Notebook

全栈的自动化机器学习系统，主要针对多变量时间序列数据的异常检测。TODS提供了详尽的用于构建基于机器学习的异常检测系统的模块，它们包括：数据处理（data processing），时间序列处理（ time series processing），特征分析（feature analysis)，检测算法（detection algorithms），和强化模块（ reinforcement module）。这些模块所提供的功能包括常见的数据预处理、时间序列数据的平滑或变换，从时域或频域中抽取特征、多种多样的检测算

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开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。所有功能都采用　pytorch　框架开发。pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂

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Ascend CANN Parser（简称parser）配合TF_Adapter、 ATC工具、IR构图等使用，开发者通过以上工具，借助parser能方便地将第三方框架的算法表示转换成Ascend IR，充分利用昇腾AI处理器卓越的运算能力

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机器学习与深度学习

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A Python package for graph kernels, graph edit distances and graph pre-image problem.

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MegEngine 安装包中集成了使用 GPU 运行代码所需的 CUDA 环境，不用区分 CPU 和 GPU 版。 如果想要运行 GPU 程序，请确保机器本身配有 GPU 硬件设备并安装好驱动。 如果你想体验在云端 GPU 算力平台进行深度学习开发的感觉，欢迎访问 MegStudio 平台

Updated 2 years ago C++

Jiagu使用大规模语料训练而成。将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类等常用自然语言处理功能。参考了各大工具优缺点制作，将Jiagu回馈给大家

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