Malloc实验室 CMU 的 Malloc Lab 仅包含 mm.c（98/100 性能），并附有详细注释

CMU（美国卡耐基梅隆大学，Carnegie Mellon University，人工智能/深度学习领域最著名的大学之一）的深度学习课程的讲义，配合案例讲解原理，十分清晰详细地介绍了深度学习典型方法的基本原理，包括感知器、BP、卷积网络、循环网络以及相关优化方法等。

机器学习应用在高风险领域(如刑事判决、医学测试、在线广告等)的流行，至关重要的是要确保这些决策支持系统不会传播历史数据中可能存在的现有偏见或歧视。

pkl格式mosi数据集以及mosi数据集对应的论文

NLP前沿到哪了？从建模、表示到应用！ CMU《高级自然语言处理》课程不可错过！ 自然语言处理技术试图用计算机模拟人类语言，解决从自动翻译到问答等各种各样的问题。CS11-711高级自然语言处理(在卡耐基梅隆大学的语言技术研究所)是一门自然语言处理的入门级研究生课程，目标是有兴趣在该领域进行前沿研究的学生。其中，我们描述了自然语言处理的基本任务，如句法、语义和篇章分析，以及解决这些任务的方法。本课程着重于使用神经网络的现代方法，并涵盖基本的建模和学习所需的算法。课程以一个项目结束，在这个项目中，学生试图在他们选择的主题中重新实施和改进一篇研究论文。

CMU汉语普通话语音识别发音词典（含多音词），7w词

csapp data lab 2016年版本 满分原创（北大&cmu;） 仅供参考，请勿抄袭

由卡内基美隆大学的Charles L. Forgy在1974年发表的论文中所阐述的算法。RETE算法提供了专家系统的一个高效实现。

卡内基梅隆大学 cmu 18794 模式识别 pattern recognition theory 第一次作业

This data is a subset of CMU_PIE face database, which contains 7576 images of 68 persons. For each person, all frontal images are taken from four subsets in an orderly way: expression subset,illum subset,lights subset and talking subset. Each image is cropped to the size 112x100 from the original image by using the software face++.