斯坦福机器学习编程作业machine-learning-ex4，神经网络模型，Neural Networks Learning题目，满分，2015最新作业答案 MATLAB 满分

该课件为中科院一位仁兄在学习斯坦福大学吴恩达机器学习课程时候所做的学习笔记，非常好，吴老师上课略过的一些内容笔记都详细给出，并且还做了适当补充。强烈推荐。

matlab编程水印程序代码托管代码： 使用Pytorch / Resnet进行汽车检测34 需要Jupyter Notebooks支持； 在启用了GPU资源的Google Colab上进行开发和测试。 用法 跑步 在Google Colab中，确保已启用GPU运行时，然后按顺序运行每个单元。 该程序将下载所有培训，验证和测试数据以及数据标签。 然后，程序将按标签中的数据预处理所有数据。 然后将开始对resnet-34模型进行再培训。 将加载模型进行测试，单元将在其中随机选择要测试的测试图像。 基本信息 数据集包含16185个汽车图像，分为196个类别。 其中8,144张图像是训练图像，而8,041张图像是测试图像。 每个类别都是特定的汽车年份，品牌和型号； 这些类别中的每个类别都映射到一个介于1到196之间的数值。每个数字类别值都以[制作模型年]的格式（即：Hyundai Sonata 2012）映射到一个字符串。 数据由一系列matlab文件标记，这些文件带有边界框的坐标，其相应的类号和文件名。 每个图像以像素为单位的边界框的坐标很重要，因为某些图像是汽车经销商的广告，图像中带有无

上课讲义，可以配合视频，全英文，需要英语好一点的。

Pintos:斯坦福大学CS140 Pintos操作系统课程学习手册

斯坦福大学深度学习基础教程完整版本，供各位参考学习使用，谢谢！

cs276课程的课件与作业，课本是《信息检索导论》，课程网站上已经限制下载。

OS操作系统pintos实验三的文档，童鞋们都懂，斯坦福坑爹啊

斯坦福自动驾驶汽车守则 进入DARPA大挑战的汽车的斯坦福密码 斯坦福自动驾驶汽车的软件基础架构 参见 最初在Sourceforge上找到

本书列举了影响正确思维的各种障碍,介绍了如何形成正确思维形式的方法,尤其侧重于创造性思维的形成。书中指出，在面对变革时共有四种障碍，分别是感知障碍(Percep-tual blocks)、情感障碍(emotional blocks)、文化和环境障碍(cultural and environmental blocks)、知识和表达障碍(intel-lectual and expressive blocks)。感知障碍主要是指让人无法清楚认知问题本身造成的障碍，这主要是认知方式造成的，对环境、问题、事件本身缺乏充分的了解，无法从不同角度看问题等等；情感障碍主要是影响变革的情绪、情感障碍，比如说人们害怕风险和失败，害怕不确定性，不喜欢打破习惯，对新观点过早下判断等；文化和环境障碍是来自于外部环境，社会常常会强加一些抑制变革过程的严格准则，对传统的依赖也会阻碍创造性思维；知识障碍主要是因为缺乏解决问题相应的知识基础，或者使用错误的策略解决问题，缺乏灵活性，表达障碍主要是无法有效交流造成的。