SqueezeSeg点云目标识别的翻译版，虽然还存在一些翻译上的细节，但是相对于英文好多了。

BERT只是一个预训练的语言模型，在各大任务上都刷新了榜单。我们本次实验的任务也是一个序列标注问题，简而言之，就是是基于BERT预训练模型，在中文NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）任务上进行fine-tune。 Fine-tune是什么意思，中文译为微调。在transfer learning中，对事先训练好的特征抽取网络，直接拿来用在下游任务上。固定其特征抽取层的网络参数，只在原有的网络上增加少量神经元，做最后的分类任务，而且只更新分类参数。

注意： 该软件包已停止更新，请参阅我们的新 参考： 纸： 用于命名实体识别的神经架构通过BLSTM-CNN-CRF进行端到端序列标记码： 用法： python train.py 性能 f1 91.00％

论文《End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF》的代码实现

基于Tensorflow1.x实现BiLstm+CRF，代码可运行，包括中药说明书实体识别挑战的比赛数据。

MHA自动化主服务器故障转移,快速将从服务器晋级为主服务器(通常在10-30s),而不影响复制的一致性,不需要花钱买更多的新服务器,不会有性能损耗,容易安装,不必更改现有的部署环境,适用于任何存储引擎。

条件随机场CRF图像处理工具CRFalMTALAB工具,可以运行 没有错误哈，处理图片

深入理解条件随机场：包含其原理、应用及举例。CRF 就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过 HMM 使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而 CRF 反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域 CRF 更胜一筹。

使用 CRF++ 训练命名实体识别模型

CRF++的使用 CRF用于中文分词-附件资源