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视觉推理的自然语言 该存储库包含 （Suhr等人2017）和 （Suhr和Zhou等人2018）的数据。 视觉推理自然语言语料库的任务是确定关于视觉输入（如图像）的句子是否正确。 该任务的重点是关于对象集，比较和空间关系的推理。 这包括两个数据集：具有合成生成图像的NLVR和包括自然照片的NLVR2。 有关示例和页首横幅，请参见网页： ： 如有疑问，请使用“问题”页面，或直接给我们发送电子邮件： 发牌 NLVR（包含合成图像的原始数据集; Suhr等人2017） 继Microsoft COCO（ ）之后，我们根据CC-BY-4.0（ ）许可了NLVR数据集（合成生成的图像，结构化表示和注释） ）。 NLVR2（具有真实图像的数据集，Suhr和Zhou等人，2018年） 我们已在CC-BY-4.0（ ）下许可了NLVR2图像的注释（句子和二进制标签）。 我们不授权NL

1、程序主要有 karas、归并排序、计算积分、每位数相加、线性代数运算、百度爬虫、中国天气爬虫

脚本主要用来解析QQ的好友、群聊天消息，使用jieba分词，统计大家常说的关键字。一年前写的， 一直没有更新，这次更新移除了用ruby写的数据解析入库脚本，全部改用python。支持python3.x。 安装 安装jieba分词 git clone https://github.com/jiyaping/qq-msg-analysis.git 使用 使用QQ客户端的消息导出功能，格式选择txt格式. python todb.py my-msg.txt 解析文本数据 python analysis.py 分析文本数据 python report.py 生成报表 打开result文件夹下面的report.htm即可查看结果 截图示例

输入：一个字符，或者一串字符，可以输入任何字符 输出：每个字符对应的码值 退出：输入exit 运行：java -jar CaculateCharValue.jar

作业 4（第 1-5 部分） Kevin Gong (kg2445) 截止 14 年 11 月 20 日 我们将制作美国各州人均收入的简单等值线图。 将鼠标悬停在地图上的州上将显示该州的名称以及该州的人均收入。 数据来自美国人口普查局 2014 年的数据集。 与许多地区分布图一样，人均收入较高的州将有较深的阴影。 数据将由两列组成：一列是州名，另一列是每个州的人均收入。 （见收入.csv标签） 或者请在此处找到 csv： : 请参阅 index.html 选项卡 步骤（我们将使用 GeoJSON）： 加载我们的数据（完成！） 使用 var map 和 mapbox 获取基本状态图 使用 ColorBrewer 根据人均收入为各州增添色彩 创建一个更改每个州的 fillColor 的函数，使其取决于人均收入 添加 mouseover 事件和 mouseout 事件（使用 geo

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