机器学习在自动驾驶中的应用，另外还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶学习笔记 5.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 6.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 7.规划控制相关的算法论文介绍

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对UCI上的数据集wine利用机器学习的常见分类算法进行分类处理，包含KNN，朴素贝叶斯算法，决策树算法等等。可直接使用，无需更改。

机器学习 数值优化 英文课本

水表表盘以及水表指针的识别，基于机器学习，深度学习，计算机视觉

《深度学习500问》pdf版本——19章共19个pdf文件 深度学习500问github地址：https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions

1 安装 anaconda+python3.8（已下载好，在环境压缩包里） https://www.anaconda.com/products/individual/get-started-commercial-edition-1

本压缩包内还有 机器学习个人笔记完整版.pdf 和 Deeplearning深度学习笔记v5.43.docx 这些是黄海广博士和其他人员共同对吴恩达老师讲授的机器学习和深度学习课程进行整理后形成的个人笔记，欢迎大家下载交流！

机器学习；深度学习；支持向量机；分类

In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3×3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16–19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision.