全國pos機資源,大神整理的機器學習資源大全

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本文目錄一覽：

1、全國pos機資源

2、pos打印機怎么聯網？

全國pos機資源

本文匯編了一些機器學習領域的框架、庫以及軟件（按編程語言排序）。

1. C++

1.1 計算機視覺

CCV —基于C語言/提供緩存/核心的機器視覺庫，新穎的機器視覺庫OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 Matlab接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系統。

1.2 機器學習

MLPackDLibecoggshark

2. Closure

Closure Toolbox—Clojure語言庫與工具的分類目錄

3.Go

3.1 自然語言處理

go-porterstemmer—一個Porter詞干提取算法的原生Go語言凈室實現paicehusk—Paice/Husk詞干提取算法的Go語言實現snowball—Go語言版的Snowball詞干提取器

3.2 機器學習

Go Learn— Go語言機器學習庫go-pr —Go語言機器學習包.bayesian—Go語言樸素貝葉斯分類庫。go-galib—Go語言遺傳算法庫。

3.3 數據分析/數據可視化

go-graph—Go語言圖形庫。SVGo—Go語言的SVG生成庫。

4. Java

4.1 自然語言處理

CoreNLP—斯坦福大學的CoreNLP提供一系列的自然語言處理工具，輸入原始英語文本，可以給出單詞的基本形式（下面Stanford開頭的幾個工具都包含其中）。Stanford Parser—一個自然語言解析器。Stanford POS Tagger —一個詞性分類器。Stanford Name Entity Recognizer—Java實現的名稱識別器Stanford Word Segmenter—分詞器，很多NLP工作中都要用到的標準預處理步驟。Tregex, Tsurgeon and Semgrex —用來在樹狀數據結構中進行模式匹配，基于樹關系以及節點匹配的正則表達式（名字是“tree regular expressions”的縮寫）。Stanford Phrasal:最新的基于統計短語的機器翻譯系統，java編寫Stanford Tokens Regex—用以定義文本模式的框架。Stanford Temporal Tagger—SUTime是一個識別并標準化時間表達式的庫。Stanford SPIED—在種子集上使用模式，以迭代方式從無標簽文本中學習字符實體Stanford Topic Modeling Toolbox —為社會科學家及其他希望分析數據集的人員提供的主題建模工具。Twitter Text Java—Java實現的推特文本處理庫MALLET -—基于Java的統計自然語言處理、文檔分類、聚類、主題建模、信息提取以及其他機器學習文本應用包。OpenNLP—處理自然語言文本的機器學習工具包。LingPipe —使用計算機語言學處理文本的工具包。

4.2 機器學習

MLlib in Apache Spark—Spark中的分布式機器學習程序庫Mahout —分布式的機器學習庫Stanford Classifier —斯坦福大學的分類器Weka—Weka是數據挖掘方面的機器學習算法集。ORYX—提供一個簡單的大規模實時機器學習/預測分析基礎架構。

4.3 數據分析/數據可視化

Hadoop—大數據分析平臺Spark—快速通用的大規模數據處理引擎。Impala —為Hadoop實現實時查詢

5. Javascript

5.1 自然語言處理

Twitter-text-js —JavaScript實現的推特文本處理庫NLP.js —javascript及coffeescript編寫的NLP工具natural—Node下的通用NLP工具Knwl.js—JS編寫的自然語言處理器

5.2 數據分析/數據可視化

D3.jsHigh ChartsNVD3.jsdc.jschartjsdimpleamCharts

5.3 機器學習

ConvNET.js—訓練深度學習模型的JavaScript庫。Clustering.js—用JavaScript實現的聚類算法，供Node.js及瀏覽器使用。Decision Trees—Node.js實現的決策樹，使用ID3算法。Node-fann —Node.js下的快速人工神經網絡庫。Kmeans.js—k-means算法的簡單Javascript實現，供Node.js及瀏覽器使用。LDA.js —供Node.js用的LDA主題建模工具。Learning.js—邏輯回歸/c4.5決策樹的JavaScript實現Machine Learning—Node.js的機器學習庫。Node-SVM—Node.js的支持向量機Brain —JavaScript實現的神經網絡Bayesian-Bandit —貝葉斯強盜算法的實現，供Node.js及瀏覽器使用。

6. Julia

6.1 機器學習

PGM—Julia實現的概率圖模型框架。DA—Julia實現的正則化判別分析包。Regression—回歸分析算法包（如線性回歸和邏輯回歸）。Local Regression —局部回歸，非常平滑！Naive Bayes —樸素貝葉斯的簡單Julia實現Mixed Models —（統計）混合效應模型的Julia包Simple MCMC —Julia實現的基本mcmc采樣器Distance—Julia實現的距離評估模塊Decision Tree —決策樹分類器及回歸分析器Neural —Julia實現的神經網絡MCMC —Julia下的MCMC工具GLM —Julia寫的廣義線性模型包Online LearningGLMNet —GMLNet的Julia包裝版，適合套索/彈性網模型。Clustering—數據聚類的基本函數：k-means, dp-means等。SVM—Julia下的支持向量機。Kernal Density—Julia下的核密度估計器Dimensionality Reduction—降維算法NMF —Julia下的非負矩陣分解包ANN—Julia實現的神經網絡

6.2 自然語言處理

Topic Models —Julia下的主題建模Text Analysis—Julia下的文本分析包

6.3 數據分析/數據可視化

Graph Layout —純Julia實現的圖布局算法。Data Frames Meta —DataFrames的元編程工具。Julia Data—處理表格數據的Julia庫Data Read—從Stata、SAS、SPSS讀取文件Hypothesis Tests—Julia中的假設檢驗包Gladfly —Julia編寫的靈巧的統計繪圖系統。Stats—Julia編寫的統計測試函數包RDataSets —讀取R語言中眾多可用的數據集的Julia函數包。DataFrames —處理表格數據的Julia庫。Distributions—概率分布及相關函數的Julia包。Data Arrays —元素值可以為空的數據結構。Time Series—Julia的時間序列數據工具包。Sampling—Julia的基本采樣算法包

6.4 雜項/演示文稿

DSP —數字信號處理JuliaCon Presentations—Julia大會上的演示文稿SignalProcessing—Julia的信號處理工具Images—Julia的圖片庫

7. Lua

7.1 機器學習

Torch7cephes —Cephes數學函數庫，包裝成Torch可用形式。提供并包裝了超過180個特殊的數學函數，由Stephen L. Moshier開發，是SciPy的核心，應用于很多場合。graph —供Torch使用的圖形包。randomkit—從Numpy提取的隨機數生成包，包裝成Torch可用形式。signal —Torch-7可用的信號處理工具包，可進行FFT, DCT, Hilbert, cepstrums, stft等變換。nn —Torch可用的神經網絡包。nngraph —為nn庫提供圖形計算能力。nnx—一個不穩定實驗性的包，擴展Torch內置的nn庫。optim—Torch可用的優化算法庫，包括 SGD, Adagrad, 共軛梯度算法, LBFGS, RProp等算法。unsup—Torch下的非監督學習包。提供的模塊與nn(LinearPsd, ConvPsd, AutoEncoder, …)及獨立算法 (k-means, PCA)等兼容。manifold—操作流形的包。svm—Torch的支持向量機庫。lbfgs—將liblbfgs包裝為FFI接口。vowpalwabbit —老版的vowpalwabbit對torch的接口。OpenGM—OpenGM是C++編寫的圖形建模及推斷庫，該binding可以用Lua以簡單的方式描述圖形，然后用OpenGM優化。sphagetti —MichaelMathieu為torch7編寫的稀疏線性模塊。LuaSHKit —將局部敏感哈希庫SHKit包裝成lua可用形式。kernel smoothing —KNN、核權平均以及局部線性回歸平滑器cutorch—torch的CUDA后端實現cunn —torch的CUDA神經網絡實現。imgraph—torch的圖像/圖形庫，提供從圖像創建圖形、分割、建立樹、又轉化回圖像的例程videograph—torch的視頻/圖形庫，提供從視頻創建圖形、分割、建立樹、又轉化回視頻的例程saliency —積分圖像的代碼和工具，用來從快速積分直方圖中尋找興趣點。stitch —使用hugin拼合圖像并將其生成視頻序列。sfm—運動場景束調整/結構包fex —torch的特征提取包，提供SIFT和dSIFT模塊。OverFeat—當前最高水準的通用密度特征提取器。Numeric LuaLunatic PythonSciLuaLua – Numerical AlgorithmsLunum

7.2 演示及腳本

Core torch7 demos repository.核心torch7演示程序庫線性回歸、邏輯回歸人臉檢測（訓練和檢測是獨立的演示）基于mst的斷詞器train-a-digit-classifiertrain-autoencoderoptical flow demotrain-on-housenumberstrain-on-cifartracking with deep netskinect demo濾波可視化saliency-networksTraining a Convnet for the Galaxy-Zoo Kaggle challenge(CUDA demo)Music Tagging—torch7下的音樂標簽腳本torch-datasets 讀取幾個流行的數據集的腳本，包括：BSR 500CIFAR-10COILStreet View House NumbersMNISTNORBAtari2600 —在Arcade Learning Environment模擬器中用靜態幀生成數據集的腳本。

8. Matlab

8.1 計算機視覺

Contourlets —實現輪廓波變換及其使用函數的MATLAB源代碼Shearlets—剪切波變換的MATLAB源碼Curvelets—Curvelet變換的MATLAB源碼（Curvelet變換是對小波變換向更高維的推廣，用來在不同尺度角度表示圖像。）Bandlets—Bandlets變換的MATLAB源碼

8.2 自然語言處理

NLP —一個Matlab的NLP庫

8.3 機器學習

Training a deep autoencoder or a classifier on MNIST digits—在MNIST字符數據集上訓練一個深度的autoencoder或分類器[深度學習]。t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding —獲獎的降維技術，特別適合于高維數據集的可視化Spider—Matlab機器學習的完整面向對象環境。LibSVM —支持向量機程序庫LibLinear —大型線性分類程序庫Machine Learning Module —M. A .Girolami教授的機器學習課程，包括PDF，講義及代碼。Caffe—考慮了代碼清潔、可讀性及速度的深度學習框架Pattern Recognition Toolbox —Matlab中的模式識別工具包，完全面向對象

8.4 數據分析/數據可視化

matlab_gbl—處理圖像的Matlab包gamic—圖像算法純Matlab高效實現，對MatlabBGL的mex函數是個補充。

9. .NET

9.1 計算機視覺

OpenCVDotNet —包裝器，使.NET程序能使用OpenCV代碼Emgu CV—跨平臺的包裝器，能在Windows, Linus, Mac OS X, iOS, 和Android上編譯。

9.2 自然語言處理

Stanford.NLP for .NET —斯坦福大學NLP包在.NET上的完全移植，還可作為NuGet包進行預編譯。

9.3 通用機器學習

Accord.MachineLearning —支持向量機、決策樹、樸素貝葉斯模型、K-means、高斯混合模型和機器學習應用的通用算法，例如：隨機抽樣一致性算法、交叉驗證、網格搜索。這個包是Accord.NET框架的一部分。Vulpes—F#語言實現的Deep belief和深度學習包，它在Alea.cuBase下利用CUDA GPU來執行。Encog —先進的神經網絡和機器學習框架，包括用來創建多種網絡的類，也支持神經網絡需要的數據規則化及處理的類。它的訓練采用多線程彈性傳播。它也能使用GPU加快處理時間。提供了圖形化界面來幫助建模和訓練神經網絡。Neural Network Designer —這是一個數據庫管理系統和神經網絡設計器。設計器用WPF開發，也是一個UI，你可以設計你的神經網絡、查詢網絡、創建并配置聊天機器人，它能問問題，并從你的反饋中學習。這些機器人甚至可以從網絡搜集信息用來輸出，或是用來學習。

9.4 數據分析/數據可視化

numl —numl這個機器學習庫，目標就是簡化預測和聚類的標準建模技術。Math.NET Numerics—Math.NET項目的數值計算基礎，著眼提供科學、工程以及日常數值計算的方法和算法。支持 Windows, Linux 和 Mac上的 .Net 4.0, .Net 3.5 和 Mono ，Silverlight 5, WindowsPhone/SL 8, WindowsPhone 8.1 以及裝有 PCL Portable Profiles 47 及 344的Windows 8， 裝有 Xamarin的Android/iOS 。Sho —Sho是數據分析和科學計算的交互式環境，可以讓你將腳本（IronPython語言）和編譯的代碼（.NET）無縫連接，以快速靈活的建立原型。這個環境包括強大高效的庫，如線性代數、數據可視化，可供任何.NET語言使用，還為快速開發提供了功能豐富的交互式shell。

10. Python

10.1 計算機視覺

SimpleCV—開源的計算機視覺框架，可以訪問如OpenCV等高性能計算機視覺庫。使用Python編寫，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上運行。

10.2 自然語言處理

NLTK —一個領先的平臺，用來編寫處理人類語言數據的Python程序Pattern—Python可用的web挖掘模塊，包括自然語言處理、機器學習等工具。TextBlob—為普通自然語言處理任務提供一致的API，以NLTK和Pattern為基礎，并和兩者都能很好兼容。jieba—中文斷詞工具。SnowNLP —中文文本處理庫。loso—另一個中文斷詞庫。genius —基于條件隨機域的中文斷詞庫。nut —自然語言理解工具包。

10.3 機器學習

Bayesian Methods for Hackers —Python語言概率規劃的電子書MLlib in Apache Spark—Spark下的分布式機器學習庫。scikit-learn—基于SciPy的機器學習模塊graphlab-create —包含多種機器學習模塊的庫（回歸，聚類，推薦系統，圖分析等），基于可以磁盤存儲的DataFrame。BigML—連接外部服務器的庫。pattern—Python的web挖掘模塊NuPIC—Numenta公司的智能計算平臺。Pylearn2—基于Theano的機器學習庫。hebel —Python編寫的使用GPU加速的深度學習庫。gensim—主題建模工具。PyBrain—另一個機器學習庫。Crab —可擴展的、快速推薦引擎。python-recsys —Python實現的推薦系統。thinking bayes—關于貝葉斯分析的書籍Restricted Boltzmann Machines —Python實現的受限波爾茲曼機。[深度學習]。Bolt —在線學習工具箱。CoverTree —cover tree的Python實現，scipy.spatial.kdtree便捷的替代。nilearn—Python實現的神經影像學機器學習庫。Shogun—機器學習工具箱。Pyevolve —遺傳算法框架。Caffe —考慮了代碼清潔、可讀性及速度的深度學習框架breze—深度及遞歸神經網絡的程序庫，基于Theano。

10.4 數據分析/數據可視化

SciPy —基于Python的數學、科學、工程開源軟件生態系統。NumPy—Python科學計算基礎包。Numba —Python的低級虛擬機JIT編譯器，Cython and NumPy的開發者編寫，供科學計算使用NetworkX —為復雜網絡使用的高效軟件。Pandas—這個庫提供了高性能、易用的數據結構及數據分析工具。Open Mining—Python中的商業智能工具（Pandas web接口）。PyMC —MCMC采樣工具包。zipline—Python的算法交易庫。PyDy—全名Python Dynamics，協助基于NumPy, SciPy, iPython以及 matplotlib的動態建模工作流。SymPy —符號數學Python庫。statsmodels—Python的統計建模及計量經濟學庫。astropy —Python天文學程序庫，社區協作編寫matplotlib —Python的2D繪圖庫。bokeh—Python的交互式Web繪圖庫。plotly —Python and matplotlib的協作web繪圖庫。vincent—將Python數據結構轉換為Vega可視化語法。d3py—Python的繪圖庫，基于D3.js。ggplot —和R語言里的ggplot2提供同樣的API。Kartograph.py—Python中渲染SVG圖的庫，效果漂亮。pygal—Python下的SVG圖表生成器。pycascading

10.5 雜項腳本/iPython筆記/代碼庫

pattern_classificationthinking stats 2hyperoptnumpic2012-paper-diginormipython-notebooksdecision-weightsSarah Palin LDA —Sarah Palin關于主題建模的電郵。Diffusion Segmentation —基于擴散方法的圖像分割算法集合。Scipy Tutorials —SciPy教程，已過時，請查看scipy-lecture-notesCrab—Python的推薦引擎庫。BayesPy—Python中的貝葉斯推斷工具。scikit-learn tutorials—scikit-learn學習筆記系列sentiment-analyzer —推特情緒分析器group-lasso—坐標下降算法實驗，應用于（稀疏）群套索模型。mne-python-notebooks—使用 mne-python進行EEG/MEG數據處理的IPython筆記pandas cookbook—使用Python pandas庫的方法書。climin—機器學習的優化程序庫，用Python實現了梯度下降、LBFGS、rmsprop、adadelta 等算法。

10.6 Kaggle競賽源代碼

wiki challange —Kaggle上一個維基預測挑戰賽 Dell Zhang解法的實現。kaggle insults—Kaggle上”從社交媒體評論中檢測辱罵“競賽提交的代碼kaggle_acquire-valued-shoppers-challenge—Kaggle預測回頭客挑戰賽的代碼kaggle-cifar —Kaggle上CIFAR-10 競賽的代碼，使用cuda-convnetkaggle-blackbox —Kaggle上blackbox賽代碼，關于深度學習。kaggle-accelerometer —Kaggle上加速度計數據識別用戶競賽的代碼kaggle-advertised-salaries —Kaggle上用廣告預測工資競賽的代碼kaggle amazon —Kaggle上給定員工角色預測其訪問需求競賽的代碼kaggle-bestbuy_big—Kaggle上根據bestbuy用戶查詢預測點擊商品競賽的代碼（大數據版）kaggle-bestbuy_small—Kaggle上根據bestbuy用戶查詢預測點擊商品競賽的代碼（小數據版）Kaggle Dogs vs. Cats —Kaggle上從圖片中識別貓和狗競賽的代碼Kaggle Galaxy Challenge —Kaggle上遙遠星系形態分類競賽的優勝代碼Kaggle Gender —Kaggle競賽：從筆跡區分性別Kaggle Merck—Kaggle上預測藥物分子活性競賽的代碼（默克制藥贊助）Kaggle Stackoverflow—Kaggle上 預測Stack Overflow網站問題是否會被關閉競賽的代碼wine-quality —預測紅酒質量。

11. Ruby

11.1 自然語言處理

Treat—文本檢索與注釋工具包，Ruby上我見過的最全面的工具包。Ruby Linguistics—這個框架可以用任何語言為Ruby對象構建語言學工具。包括一個語言無關的通用前端，一個將語言代碼映射到語言名的模塊，和一個含有很有英文語言工具的模塊。Stemmer—使得Ruby可用 libstemmer_c中的接口。Ruby Wordnet —WordNet的Ruby接口庫。Raspel —aspell綁定到Ruby的接口UEA Stemmer—UEALite Stemmer的Ruby移植版，供搜索和檢索用的保守的詞干分析器Twitter-text-rb—該程序庫可以將推特中的用戶名、列表和話題標簽自動連接并提取出來。

11.2 機器學習

Ruby Machine Learning —Ruby實現的一些機器學習算法。Machine Learning RubyjRuby Mahout —精華！在JRuby世界中釋放了Apache Mahout的威力。CardMagic-Classifier—可用貝葉斯及其他分類法的通用分類器模塊。Neural Networks and Deep Learning—《神經網絡和深度學習》一書的示例代碼。

11.3 數據分析/數據可視化

rsruby – Ruby – R bridgedata-visualization-ruby—關于數據可視化的Ruby Manor演示的源代碼和支持內容ruby-plot —將gnuplot包裝為Ruby形式，特別適合將ROC曲線轉化為svg文件。plot-rb—基于Vega和D3的ruby繪圖庫scruffy —Ruby下出色的圖形工具包SciRubyGlean—數據管理工具BiorubyArel

12. R

12.1 通用機器學習

Clever Algorithms For Machine LearningMachine Learning For HackersMachine Learning Task View on CRAN—R語言機器學習包列表，按算法類型分組。caret—R語言150個機器學習算法的統一接口SuperLearner and subsemble—該包集合了多種機器學習算法Introduction to Statistical Learning

12.2 數據分析/數據可視化

Learning Statistics Using Rggplot2—基于圖形語法的數據可視化包。

13. Scala

13.1 自然語言處理

ScalaNLP—機器學習和數值計算庫的套裝Breeze —Scala用的數值處理庫Chalk—自然語言處理庫。FACTORIE—可部署的概率建模工具包，用Scala實現的軟件庫。為用戶提供簡潔的語言來創建關系因素圖，評估參數并進行推斷。

13.2 數據分析/數據可視化

MLlib in Apache Spark—Spark下的分布式機器學習庫Scalding —CAscading的Scala接口Summing Bird—用Scalding 和 Storm進行Streaming MapReduceAlgebird —Scala的抽象代數工具xerial —Scala的數據管理工具simmer —化簡你的數據，進行代數聚合的unix過濾器PredictionIO —供軟件開發者和數據工程師用的機器學習服務器。BIDMat—支持大規模探索性數據分析的CPU和GPU加速矩陣庫。

13.3 機器學習

Conjecture—Scalding下可擴展的機器學習框架brushfire—scalding下的決策樹工具ganitha —基于scalding的機器學習程序庫adam—使用Apache Avro, Apache Spark 和 Parquet的基因組處理引擎，有專用的文件格式，Apache 2軟件許可。bioscala —Scala語言可用的生物信息學程序庫BIDMach—機器學習CPU和GPU加速庫。

作者：Poll的筆記

原文：

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585777.html

pos打印機怎么聯網？

pos打印機聯網方法步驟:

【1】開機和初始化POS機，使POS機具進入低功耗狀態；

【2】從運營商獲取網絡資源以建立PPP鏈路；

【3】在PPP鏈路存在的基礎上，與服務器進行后續的TCP/UDP等IP通訊，完成聯網。

目前這種可以連接WIFI的pos機器還是比較少，一般大家使用“移動pos機”，內置流量卡，采用運營商的GPRS信號發送和接收數據，與銀聯或者支付機構聯網完成交易，或者插入直接插入網線就可以聯網使用。

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