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Lecture Notes: Cutting Plane Methods -
MIT
6.859/15.083 Integer Programming and Combinatorial Optimization: Cutting Plane Methods I.
2021-09-23 14:04:05
191KB
整数规划
割平面法
1
slot_filling_and_intent_detection_of_SLU:广告位填充,意图检测,联合训练,ATIS和SNIPS数据集,Facebook的多语言数据集,
MIT
语料库,电子商务购物助手(ECSA)数据集,CoNLL2003 NER,ELMo,BERT,XLNet-源码
口语填空和意图检测任务 插槽填充和意图检测的基本模型: 论文“具有焦点机制的编码器-解码器用于基于序列标签的口语理解”的“焦点”部分的实现 。 基于的BLSTM-CRF的实现 插槽填充和意图检测任务联合培训的实施 。 基本型号+ / / 数据集教程: (英语/西班牙语/泰语) (无意图) (无意图) (无意图) 部分 描述 所需的包 如何在ATIS数据集上报告意图检测的性能 教程A:带有预训练的单词嵌入 教程A:使用预训练的单词嵌入进行插槽填充和意图检测 教程B:使用ELMo 教程B:使用ElMo进行插槽填充和意图检测 教程C:使用BERT 教程C:插槽填充和BERT意图检测 教程D:使用XLNET 教程D:使用XLNET进行插槽填充和意图检测 结果 某些数据集上不同方法的结果 推论模式 推论模式 参考 如何引用? 设置 python 3.6.x py
2021-09-18 18:28:59
9.16MB
crf
named-entity-recognition
spoken-language
sequence-labeling
1
Wavelets and filter banks --
MIT
Wavelets and filter banks,即《小波与滤波器组》,是麻省理工学院经典小波与滤波器教材,通信、控制研究生课程教材与参考书 Wavelet and filter banks, G. Strang, T. Nguyen, Wellesley-Cambridge Press, 1997
2021-09-17 06:20:38
18.62MB
filter
1
MIT
_App_Inventor_Tools_2.3.0_win_setup
MIT
_App_Inventor_Tools_2.3.0_win_setup 最新最全 图形化开发,类似scratch
2021-09-15 15:26:41
79.87MB
appinventor
1
CNNs-on-CHB-
MIT
:该项目是关于将CNN应用于CHB-
MIT
的EEG数据以预测癫痫发作-源码
CNNs-CHB-
MIT
该项目是关于将CNN应用于来自CHB-
MIT
的EEG数据以预测癫痫发作。 这是UNIVERSITA DI CAMERINO分配给计算机科学学士学位的小组项目。 该项目的目的是尝试复制论文中获得的结果: 该算法包括创建数据的频谱图,然后将它们与CNN模型一起使用以预测癫痫发作。 有关更多信息,请参见和 。 这两个文件分别是意大利语的作品介绍和关系。 入门 先决条件 在该项目中,anaconda用于管理软件包。 所需包装: keras 2.2.2 python 3.6.6 张量流1.10.0 matplotlib 麻木 pyedflib 科学的 为了评估网络,进行培训和测试,GPU用于快速评估。 通过使用CPU,训练时间比使用GPU慢得多。 GPU所需的软件包: 张量流 对于GPU的使用,此链接对于安装Ubuntu 18.04 LTS的所有驱
2021-09-14 18:08:19
4.3MB
seizure-prediction
cnn-keras
eeg-analysis
chb-mit
1
edu.
mit
.appinventor.ble (1).aix
appinventor bluetoothLE蓝牙开发
2021-09-10 19:08:44
178KB
AppInventor
1
计算理论导引 Michael Sipser(美) 麻省理工学院(
MIT
)
计算理论导引 Michael Sipser(美) 麻省理工学院(
MIT
) 张立昂 王捍贫 黄雄 译(北京大学) 主要内容:自动机与语言、可计算性和计算复杂性
2021-09-10 10:41:33
7.03MB
Michael
Sipser(美)
麻省理工学院(MIT)
1
MIT
ADE20K数据集上用于语义分割/场景解析的Pytorch实现-Python开发
PyTorch中
MIT
ADE20K数据集上的语义分割这是
MIT
ADE20K场景解析数据集(http://sceneparsing.csail.
mit
.edu/)上语义分割模型的PyTorch实现。 ADE20K是PyTorch中
MIT
ADE20K数据集上最大的开源语义分割。这是
MIT
ADE20K场景解析数据集(http://sceneparsing.csail.
mit
.edu/)上语义分割模型的PyTorch实现。 ADE20K是由
MIT
计算机视觉团队发布的最大的用于语义分割和场景解析的开源数据集。 请通过以下链接在Caffe和Torch7上找到我们的数据集和实施的存储库:https://github.com/CSAILVision/sceneparsing如果您只是想玩我们的
2021-09-10 10:29:32
1.47MB
Python
Deep
Learning
1
麻省理工算法导论全套笔记
麻省理工算法导论全套笔记 ,英文版,看好再下哦。
2021-09-09 10:24:01
4.58MB
MIT
麻省理工
算法导论
笔记
1
MIT
算法导论课件
该文档是
MIT
算法导论的课件,应该是全的,700多页
2021-09-09 10:19:10
2.52MB
MIT
算法导论
课件
1
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