An Attention-Based BiLSTM-CRF Model for Chinese Clinic Named Entity Recognition；基于注意力的 BiLSTM-CRF 模型 中国门诊病历文本命名实体识别

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概述 1.本程序用于中文新词发现。不依赖于已有词典、词库，输入中文文本，即可发现中文新词，属非监督式学习。 2.本程序支持中文2字新词、3字新词和4字新词的发现。 3.需要python3及以上。 算法参考 基于大规模语料的新词发现算法，顾森，《程序员》 不过，在顾森文章中提及的次数阈值、凝固度阈值、信息熵阈值是实数值，本程序支持基于统计的比值。 本程序，次数阈值、凝固度阈值、信息熵阈值参数设置分别为-c、-b、-e(统计比值)，-C、-B、-E(实数值)。 使用 cnwd.py Input Output [options] options: -c CountThresholdPercent,(0,1),default=0.5 -C CountThreshold -b BindThresholdPercent,(0,1),default=0.5 -B BindThreshol

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inno setup的中文配置文件。如果在官网下载的inno setup默认没有中文语言，而安装需要中文显示的话，就需要这个文件。也可以在中文强化的inno setup安装包中找到

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本项目使用GPT2模型对中文闲聊语料进行训练，使用 HuggingFace的transformers实现GPT2模型的编写与训练。

中国交通场景中的CARLA自动驾驶汽车模拟器 更新 sendex 数学作品 介绍 基于intel开源模拟器构建适合中国交通的自动驾驶汽车模拟器。 以下显示了几个目标： 在Carla模拟器中集成感知，本地化，路径规划和控制。 设置中国城市交通地图 验证多摄像机+雷达解决方案的可行性 设置指标以评估自动驾驶汽车算法 地位 复制Carla模块化管道 问题 任务和计划 卡拉安装与学习 从服务器接收测量数据 发送控制数据以控制车辆 定义雷达传感器 重现Carla团队的模块化管道。 整合感知，本地化，路径规划和控制 车道检测 交通标志检测 车辆，行人检测 本土化 路径规划 车辆控制 整合 定制中国城市地图 验证多摄像机+雷达解决方案的可行性 评估自动驾驶汽车算法 环境 Ubuntu 16.04 ROS 的Python 3.5 水蟒 Tensorflow 1.4.0 资源 Carla 0.