简介 1、本项目是在tensorflow版本1.14.0的基础上做的训练和测试。 2、本项目为中文的多标签文本分类。 3、欢迎大家联系我 4、albert_small_zh_google对应的百度云下载地址： 链接： 提取码：wuxw 使用方法 1、准备数据 数据格式为：classifier_multi_label_textcnn/data/test_onehot.csv 2、参数设置 参考脚本 hyperparameters.py，直接修改里面的数值即可。 3、训练 python train.py 4、预测 python predict.py 知乎代码解读

Bipartite consensus of general linear multi-agent systems

多焦点图像融合数据集 新数据集

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Multi-level learning based memetic algorithm for community detection

多客户聊天应用 带有GUI和AES加密的Java聊天应用程序。 要启动该应用程序，必须安装jdk-7（并且必须在Windows中设置java的路径）。 迁移到包含Server.java和Client.java的主目录。 打开命令行并键入以下命令： javac Server.java javac Client.java java服务器java客户端 “ java客户端”的键入次数可以与您希望运行的客户端数量相同。

随着货物运输系统中能耗的Swift增加，应认真考虑能源和环境问题。 通过调整货运量，向更加节能，合理的方向发展货运结构，以达到降低能耗的目的。 考虑到货运调整系统本身的特点，本文介绍了一种基于多主体的模型，该模型是根据需求响应从政府主体，运输公司主体和货物所有者主体分别构建的。 通过Netlogo进行的实验证明，货运在调节货物运输系统的能耗方面发挥了积极作用，并提出了节能建议和政策。

多机融合 多机同步播放拼接融合系统（多机融合） 此系统是前者是在2012年的一个测试版本中改进而来，经过2年的改进和完善最终达到本系统的1.3.2正式版本。系统中也存在一些暂未完成功能。但是此版本已经满足城市表面的大部分应用，并且在多PC模式下完全很好的调试技术。此软件从问世到现在应用过很多商业领域以及很多扩展领域，并且应用十分稳定。由于本开源系统供参考和研究，不做商业应用则已经将许可使用，保存数据和加载数据部分删除。若有需要可请示作者。 系统的组成和实现细节： 1.使用跨平台Qt完成Ui界面的定制； 2.使用OpenGL实现几何调整，图像的输出，图像混合，图像合成功能； 3.可将平台依赖部分做修改可支持Windows，Linux，Mac，Android，Wayland，Mir 4.当前实现的平台部分支持Windows，Linux 下面是系统的功能基本描述： 1.支持水平，垂直多台计算

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CNNIQAplusplus 以下论文的PyTorch 1.3实施： 笔记 在这里，选择优化器作为Adam，而不是本文中带有势头的SGD。 训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --exp_id=0 --database=LIVE --model=CNNIQAplusplus 训练前， im_dir在config.yaml被指定必须的。 可视化 tensorboard --logdir=tensorboard_logs --port=6006 # in the server (host:port) ssh -p port -L 6006:localhost:6006 user@host # in your PC. See the visualization in your PC 要求 conda create -n reproducib