自然语言处理+Transformer+文本分类+情感分析 自然语言处理+YOLO+图像描述+图文生成 使用Transformer模型进行文本分类和情感分析的教程，介绍了Transformer模型的基本原理、结构和实现方法，以及如何使用Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架来构建、训练和评估文本分类模型。本教程适合想要学习和应用Transformer模型的自然语言处理爱好者和开发者，可以帮助他们掌握Transformer模型的基本知识和技巧，以及如何利用Transformer模型进行文本分类和情感分析等任务。 使用Transformer模型进行文本分类和情感分析的教程，介绍了Transformer模型的基本原理、结构和实现方法，以及如何使用Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架来构建、训练和评估文本分类模型。本教程适合想要学习和应用Transformer模型的自然语言处理爱好者和开发者，可以帮助他们掌握Transformer模型的基本知识和技巧，以及如何利用Transformer模型进行文本分类和情感分析等任务。使用Tr

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利用ViT模型实现图像分类，本项目具有强大的泛化能力，可以实现任何图像分类任务，只需要修改数据集和类别数目参数。这里采用的是开源的“猫狗大战”数据集，实现猫狗分类。 本项目适用于Transformer初学者，通过该实践项目可以对于ViT模型的原理和结构有清晰地认识，并且可以学会在具体项目中如何运用ViT模型。本项目代码逻辑结构清晰，通俗易懂，适用于任何基础的学习者，是入门深度学习和了解Transformer注意力机制在计算机视觉中运用的绝佳项目。

深度学习图像分类数据集 脑PET图像分析和疾病预测挑战赛%2F脑PET图像分析和疾病预测初赛数据 可以用来训练自己的模型

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水果分类数据集，包括apple、banana、grape、orange、pear五个类别，并含有分类标签

SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。 　　目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类 　　（1）直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单，但其计算复杂度比较高，实现起来比较困难，只适合用于小型问题中； 　　（2）间接法，主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造，常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。

本项目基于朴素贝叶斯和SVM 分类模型，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据训练，进行相关词汇词频的统计分析，实现垃圾邮件的识别功能。本项目包括3个模块：数据模块、模型构建、附加功能。需要Python 3.6 及以上配置，在Windows 环境下载Anaconda 完成Python 所需的配置，也可以下载虚拟机在Linux 环境下运行代码。从github 网站下载与python PIL 库配搭使用的文字引擎pytesseract，将PIL 文件夹里的.py 文件，改为相应pytesseract.exe 路径。注册百度云账号，分别建立图像文字识别和图像识别的小程序。