最新（2013年春）一期的Coursera 机器学习课程 Machine Learning Andrew Ng Stanford 讲义合集 lectures 是我在跟进课程学习时候下载的，非常好的课程和讲解，的确很有收获。 希望能够对大家有用。

很好的ML入门资料-CS229课程，Stanford Universtiy Machine LearningCS229(含学习笔记和原始讲义)，很不错，分享给大家

采集方式： Cyberware三维扫描仪 发布单位： 斯坦福大学 The Stanford 3D Scanning Repository ,可用于点云配准、表面重建

《NLP汉语自然语言处理原理与实践》（郑捷著）是一本专业研究自然语言处理的书籍，本文作者在阅读这本书，调试其中的程序代码时，发现由于版本升级，导致其中的某些程序无法执行。本文针对书中第24页“安装StanfordNLP并编写Python接口类”部分的程序，列出在版本升级后出现的问题，以及相应的解决方案。本文也可以单独作为学习StanfordNLP工具包的学习文档。

Stanford NLP core nlp java包

基于旋量理论的运动学分析方法比采用传统的 D-H方法更加简化。 以一种常见的开链机器人 Stanford臂为 例,利用运动旋量和指数积等数学工具建立了运动学方程,求出了雅可比矩阵,为建立其动力学方程、控制方法及运动 规划做了必要的准备。

Stanford Sentiment Treebank 是一个标准情感数据集，主要用于情感分类，其中每个句子分析树的节点均有细粒度的情感注解。 该数据集由斯坦福大学的 NLP 组发布，其中句子和短语共计 239232 条，相较于忽略单词顺序的大多数情绪预测系统，这套深度学习模型建立了基于句子 结构 的完整表示。它可根据单词组成的短语判断情绪。 该数据集由斯坦福大学 自然语言处理 组于 2013 年发布，相关论文有《Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank》。

Stanford Cars Dataset 是包含 196 种汽车类型的图像数据集，主要用于图像分类，其共有 16,185 张图像，其中训练图像和测试图像分别为 8,144 张和 8,041 张，每个类别的图像数量相当，其中分类基于汽车品牌、车型和年份。 该数据集由斯坦福大学 – 人工智能 实验室于 2013 年发布，相关论文有《3D Object Representations for Fine-Grained Categorization》。

算法：设计和分析，第1部分 在学习Coursera课程“Tim Roughgarden）时该存储库用于记录我的个人进度。 它将包括对编程问题的答案，这些问题大多是用JavaScript编写的，并且可能还包括一些与课程内容有关的注释，或在调试我的代码期间看到的陷阱。 在寻找答案之前，请务必尝试自行解决问题。

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