PyTorch问答
该存储库包含一些最重要的问题解答论文的实现。 这些实现以教程的形式进行，并且大致是所述论文的注释。 对于那些了解深度学习和NLP基础知识，想要开始阅读稍微复杂的论文并了解其实现方式的人来说，该存储库可能会有所帮助。 尽管我已尽力以简单的方式分解所有内容，但该存储库还假定您对PyTorch基础有所了解。
问题回答
问答是一项重要的任务，基于此，可以判断NLP系统和AI的智能。 QA系统将给出有关某个主题的简短段落或上下文，并根据文章内容提出一些问题。 这些问题的答案是上下文的跨度，也就是说，它们可以直接在文章中找到。 为了训练这样的模型，我们使用数据集。
入门
名为“ QA的
2022-05-28 21:10:58
12.19MB
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Beautify_2_-_Advanced_Post_Processing.unitypackage
2022-05-27 21:05:27
84.65MB
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digital image processing paper
来源：http://www.google.com.hk/url?q=http://www.wamis.org/agm/pubs/agm8/Paper-5.pdf&sa=U&ei=oFwRTb-2FIeyvwO84vzUDQ&ved=0CA8QFjAA&usg=AFQjCNEkthb1F3AhSkYoDR_XolBFx-Z6Bg
2022-05-26 17:20:47
165KB
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数据库系统课件：ch13-14 Query Processing & Query Optimization.ppt
2022-05-25 22:03:03
2.66MB
大学计算机xuanxiu课程：image processing and computer vision 课程 个人作业以及源代码
2022-05-24 17:05:22
27.48MB
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用matlab生成谐波代码脑电信号处理
Matlab中的EEG信号预处理和分类。
开发该代码是为了分析EEG信号在抓握和提起任务中区分丝绸，麂皮和砂纸的表面纹理的能力。
此代码中使用的数据是Luciw
et.al.（）生成的数据。
作者提供了一个函数WEEG_GetEventsInHS（），并在此代码中使用了该函数。
此项目使用主题7和11的表面系列试验。
这段代码：
预处理脑电数据
通过主成分分析执行降维（此部分在代码中被注释掉，以从后续技术中生成结果）
生成频谱图
使用在此处找到的函数permutest执行非参数置换测试。
实现SVM分类器并计算准确性，误报率等。
其他信息：乳突通道是通道17和22。由于感兴趣的信号在运动皮层中，因此从乳突通道引用EEG数据。
保留权利的课程中提供了用于多个小波时频分析的函数mttfr（）。
这是文件中提供的一些信息，可能有助于重现该信息：
用法：
[功率，平均，ITC，时间]
=
mttfr（x，fs，freqs，n_cycles，time_bandwidth）
例子：
[功率，平均，ITC，时间]
=
mtffr（x，4000，30：5：100
2022-05-24 09:21:14
5KB
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Storm Core Java API 和 Clojure 实现。
org.apache.storm/storm-core/2.2.0/storm-core-2.2.0.jar
2022-05-20 20:22:51
107KB
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Storm Core Java API 和 Clojure 实现。
org.apache.storm/storm-core/1.1.0/storm-core-1.1.0.jar
2022-05-20 20:12:34
22.52MB
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Storm Core Java API 和 Clojure 实现。
org.apache.storm/storm-core/0.9.5/storm-core-0.9.5.jar
2022-05-20 20:07:53
10.37MB
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