使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,BernoulliNB,MLPClassifier 情感分类情感分类是情感分类的项目。（以Yelp审查为输入）资料资源什么是新的3.1探索其他数字特征（而不是仅文本）利用“有用”信息（由yelp提供的属性）进行weighted samples实验使用“均值”处理缺失值2.4伯特转移学习建立和调整bert模型。可视化数据分配2.3改变表达句子向量的方式建立和调整LSTM模型。2.2建立和调整LinearSVC模型。建立和调整BernoulliNB模型。建立和调整MLPClassifier模型。建立和调整LogisticRegression模型。建立和调整DecisionTree模型。2.1使用W2F创建情感分类训练word representation模型使用TSNE和PCA探索单词表示1.1使用tf-idf创建情感分类建立和调整LinearSVC模型。 使用Yelp评论进行情感分类python程序源代码TSNE和PCA探索单词表示LSTM模型LinearSVC,B.zi

资源包含文件：设计报告word+源码及数据 Image Caption即我们常说的看图说话：给定一张图片，生成该图片对应的自然语言描述。 该任务涉及到了图像与自然语言两个模态，然而图像空间与自然语言空间本就十分庞大，并且两者之间存在巨大的语义鸿沟。 如何将两个庞大的语义空间进行对齐，这是该任务的重点。本项目对ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning 论文进行介绍，并且对论文在Flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125617468

该存储库包含大规模预训练对话响应生成模型的源代码和训练模型。 人工评估结果表明，在单圈对话图灵测试下，DialoGPT产生的响应与人工响应质量相当。 最先进的大规模预训练响应生成模型（DialoGPT）此存储库包含大规模预训练对话响应生成模型的源代码和训练模型。 人工评估结果表明，在单圈对话图灵测试下，DialoGPT产生的响应与人工响应质量相当。 该存储库基于拥抱面pytorch-transformer和OpenAI GPT-2，包含数据提取脚本，模型训练代码

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

基于LSTM（Long Short-Term Memory）模型的股票预测模型是一个应用深度学习技术来分析和预测股票市场走势的工具。该模型特别适用于处理和预测时间序列数据，能够学习股票价格随时间变化的复杂模式。 此Python资源包含一个完整的LSTM模型实现，适用于金融分析师和机器学习爱好者。它提供了从数据预处理、模型设计、训练到预测的全流程代码。用户可以利用这个模型来提高对股票市场动态的理解，以及对潜在投资机会的把握。 资源中还包含了用于训练模型的示例数据集，以及一个详细的使用教程，指导用户如何配置和运行模型，如何调整超参数以优化预测性能。此外，文档还涉及了模型评估的常用指标，帮助用户了解模型的预测准确性。 使用此模型时，用户应意识到股市存在不确定性，模型预测不能保证投资成功。此外，用户应遵守相关法律法规，合理使用该工具，并尊重数据来源的版权和使用条款。这个资源是金融科技领域探索者和实践者提升技能、深入了解机器学习在金融领域应用的宝贵资料。

基于tensorflow框架(模型使用CNN)进行垃圾邮件分类（包含了中文垃圾邮件分类和英文垃圾邮件分类）

永磁同步电机无感FOC模型参考自适应（MRAS）转速估计算法simulink仿真模型，模型参考自适应（MRAS）原理、分析及模型搭建说明： 永磁同步电机无感FOC模型参考自适应（MRAS）转速估计算法：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/137650453?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22137650453%22%2C%22source%22%3A%22qq_28149763%22%7D

SolidWorks导出后修改的urdf和xml文件，用于mujoco导入，vrep导入

基于LSTM神经网络模型的日志异常检测 主要基于Deeplog实现 DeepLog - Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning (部分paper来源于知网，请尊重版权~)

在网上找了一些资源，结果发现这种官方资源，在博客竟然还要收费，对于小白极不友好，于是免费提供。