搜索【MIN】的结果

jquery.fly.min.js

jquery.fly.min.js jquery.fly.min.js jquery.fly.min.js jquery.fly.min.js jquery.fly.min.js

2021-10-24 12:03:06 2KB jquery.fly

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echarts.min.js

2021最新的echarts版本5

2021-10-21 20:04:21 961KB JavaScript

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echarts-wordcloud.min.js

配合echarts版本5一起使用的最新的词云版本

2021-10-21 20:04:21 16KB javascript echarts

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AntVg6.min.js

阿里AntV | G6

2021-10-21 20:04:20 1.45MB 阿里AntV g6

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jquery.min.js

jquery版本v2.1.1

2021-10-21 20:04:20 82KB jquery

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bmap.min.js

结合echarts使用绘制百度地图

2021-10-21 20:04:19 6KB bmap javascript

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e-smart-zoom-jquery.min.js

jquery鼠标悬停放大缩小插件

2021-10-21 09:04:47 15KB web页面

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font-awesome-ie7.min.css_fontawesome-4.2.0

可以兼容ie7的font-awesome-ie7.min.css 包含在 fontawesome-4.2.0内

2021-10-20 17:56:29 382KB 兼容ie7-font-aweso

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flv.js + flv.min.js +基本示例

flv.js + flv.min.js +基本示例，下载后直接可以用。有测试示例

2021-10-20 10:29:05 96KB flv.js flv.min.js

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Min_NLP_Practice：使用CNN双向lstm和crf模型并带有char嵌入功能的中英文Cws Pos Ner实体识别工具。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能的一体化完成标记，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换，训练脚本，预训练模型，可用于序列标注研究。注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转换为序列模型。分词准确率约为93％，词性标注准确率约为90％，实体标注（在本样本上）约为85％-源码

CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具，使用CNN双向lstm和crf模型，并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能一体化的完成中文和英文分词，词性标注，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换，训练脚本，预训练模型，可用于序列标注研究。注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93％，词性标注准确率约为90％，实体标注（在本样本上）约为85％。提示中文分词，词性标注，实体识别，在使用上述模型时，本质是就是标注问题！！！如果您第一次使用相关的模型，只需加上self.c

2021-10-18 22:10:58 52.4MB nlp tensorflow crf keras

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