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DeepLabCut：无需标记的深度学习(动物)姿态估计与行为跟踪 www.deeplabcut.org DeepLabCut 是一个工具箱，用于对执行各种任务的动物进行无标记姿势估计。 阅读下面的简短开发和应用摘要。 :purple_heart: DeepLabCut 现在支持多动物姿态估计（测试版）。 安装：如何安装 DeepLabCut 文档：DeepLabCut 过程 项目管理的管道和工作流程概述。 有关分步用户指南，请同时阅读 Nature Protocols 论文！ 演示代码 我们提供了几个 Jupyter Notebook：一个引导您完成演示数据集以测试您的安装，另一个 Notebook 从一开始就在您自己的数据上运行 DeepLabCut。 我们还向您展示了如何在 Docker 和 Google Colab 上使用代码。 为什么要使用 DeepLabCut？ 2018 年，我们展示了跟踪跟踪、到达小鼠体内以及产卵过程中各种果蝇行为的能力（详见 Mathis 等人）。 然而，没有任何特定内容使工具箱仅适用于这些任务和/或物种。 该工具箱已经（由我们和其

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RDRPOSTagger是一款功能强大，易于使用且与语言无关的基于规则的工具包，用于词性（POS）和词法标记。 RDRPOSTagger在学习和标记过程中均获得了快速的性能。 与最先进的结果相比，RDRPOSTagger也实现了非常具有竞争力的准确性。 RDRPOSTagger现在支持保加利亚语，捷克语，荷兰语，英语，法语，德语，印地语，意大利语，葡萄牙语，西班牙语，瑞典语，泰语和越南语的预训练POS和形态标记模型。 此外，RDRPOSTagger支持针对40种语言的预训练通用POS标记模型。 在以下位置查看RDRPOSTagger的完整用法：http://rdrpostagger.sourceforge.net/

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