满满的干货：机器学习资料（一）

大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。

今天给大侠带来机器学习资料（一），第一篇带来C++计算机视觉、通用机器学习、Closure通用机器学习、数据分析/数据可视化以及Java自然语言处理的各种库以及各种资料链接推荐，满满的干货，话不多说，上货。

C++计算机视觉

• CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 https://github.com/liuliu/ccv
• OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 https://opencv.org

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通用机器学习

• MLPack https://www.mlpack.org/
• DLib http://dlib.net/ml.html
• ecogg https://code.google.com/p/encog-cpp/
• shark http://image.diku.dk/shark/sphinx_pages/build/html/index.html

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Closure通用机器学习

• Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 https://www.clojure-toolbox.com

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Go自然语言处理

• go-porterstemmer—一个Porter词干提取算法的原生Go语言净室实现 https://github.com/reiver/go-porterstemmer
• paicehusk—Paice/Husk词干提取算法的Go语言实现 https://github.com/Rookii/paicehusk
• snowball—Go语言版的Snowball词干提取器 https://bitbucket.org/tebeka/snowball

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通用机器学习

• Go Learn— Go语言机器学习库 https://github.com/sjwhitworth/golearn
• go-pr —Go语言机器学习包 https://github.com/daviddengcn/go-pr
• bayesian—Go语言朴素贝叶斯分类库 https://github.com/jbrukh/bayesian
• go-galib—Go语言遗传算法库 https://github.com/thoj/go-galib

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数据分析/数据可视化

• go-graph—Go语言图形库 https://github.com/StepLg/go-graph
• SVGo—Go语言的SVG生成库 http://www.svgopen.org/2011/papers/34-SVGo_a_Go_Library_for_SVG_generation/

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Java自然语言处理

• CoreNLP—斯坦福大学的CoreNLP提供一系列的自然语言处理工具，输入原始英语文本，可以给出单词的基本形式（下面Stanford开头的几个工具都包含其中）。 https://nlp.stanford.edu/software/corenlp.shtml
• Stanford Parser—一个自然语言解析器 https://nlp.stanford.edu/software/lex-parser.shtml
• Stanford POS Tagger —一个词性分类器 https://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml
• Stanford Name Entity Recognizer—Java实现的名称识别器 https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml
• Stanford Word Segmenter—分词器，很多NLP工作中都要用到的标准预处理步骤 https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml
• Tregex, Tsurgeon and Semgrex —用来在树状数据结构中进行模式匹配，基于树关系以及节点匹配的正则表达式（名字是“tree regular expressions”的缩写） http://nlp.stanford.edu/software/tregex.shtml
• Stanford Phrasal:最新的基于统计短语的机器翻译系统，java编写 https://nlp.stanford.edu/software/phrasal/
• Stanford Tokens Regex—用以定义文本模式的框架 https://nlp.stanford.edu/software/tokensregex.shtml
• Stanford Temporal Tagger—SUTime是一个识别并标准化时间表达式的库 https://nlp.stanford.edu/software/sutime.shtml
• Stanford SPIED—在种子集上使用模式，以迭代方式从无标签文本中学习字符实体 https://nlp.stanford.edu/software/patternslearning.shtml
• Stanford Topic Modeling Toolbox —为社会科学家及其他希望分析数据集的人员提供的主题建模工具 https://nlp.stanford.edu/software/tmt/tmt-0.4/
• Twitter Text Java—Java实现的推特文本处理库 https://github.com/twitter-archive/twitter-text-java
• MALLET -—基于Java的统计自然语言处理、文档分类、聚类、主题建模、信息提取以及其他机器学习文本应用包 http://mallet.cs.umass.edu/
• OpenNLP—处理自然语言文本的机器学习工具包 https://opennlp.apache.org/
• LingPipe —使用计算机语言学处理文本的工具包 http://www.alias-i.com/lingpipe/index.html

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今天带来的资料到此结束，明日继续带来第二篇。大侠，有缘再见！

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后续会持续更新，带来Vivado、 ISE、Quartus II 、candence等安装相关设计教程，学习资源、项目资源、好文推荐等，希望大侠持续关注。

大侠们，江湖偌大，继续闯荡，愿一切安好，有缘再见！