卷积神经网络的开发，用于音乐音频文件的多标签自动标记 初步步骤 下载mp3文件，然后使用以下方法将其组合：cat mp3.zip。*> single_mp3.zip从以下子文件夹中提取文件：find。 -mindepth 2型f -print -exec mv {}。 ; 介绍 通常，音乐音频文件可以随附与其内容有关的元数据，例如自由文本描述或标签。 事实证明，标签更有用，因为它们可以提供对音频文件的更直接描述，并且可以用于与音乐相关的推荐系统中的任务，如按性别分类，艺术家，乐器等。 由于并非所有音频文件都带有标签，因此需要自动标记。 广泛使用的一种方法涉及使用无监督特征学习，例如K均值，稀疏编码和Boltzmann机器。 在这些情况下，主要关注的是捕获低水平音乐结构，这些结构可用作某些分类器的输入。 另一种方法涉及受监督的方法，例如各种体系结构类型（MLP，CNN，RNN）的深层神经

隐马尔可夫模型词性标注器 概述 一种用于英语，印地语和中文的隐马尔可夫模型词性标记器。 训练数据被标记和标记； 测试数据也会被标记化，标记器会将标记添加到测试数据中。 对看不见的单词加一个平滑处理。 培训和发展数据： 两个文件（一个英文，一个中文），带有单词/标签格式的带标签的训练数据，单词之间用空格分隔，每个句子换行。 两个文件（一个英文，一个中文），带有未标记的开发数据，单词之间用空格分隔，每个句子换行。 两个文件（一个英语，一个中文），带有单词/标签格式的带标签的开发数据，单词之间用空格分隔，每个句子用换行符表示，作为答案键。 程式 由两个程序组成：hmmlearn.py从训练数据中学习隐藏的马尔可夫模型，hmmdecode.py使用该模型标记新数据。 通过以下方式调用学习程序： python hmmlearn.py / path / to / input 参数是一个包含训练

噪声标签生成和重新标记 在给定噪声率的情况下为数据集生成噪声标签，并使用重新标记算法对这些噪声标签进行重新标记 f1.test.py为all_tickets.csv数据集生成嘈杂的标签，使用“ body”作为特征，使用“ urgency”和“ ticket_type”作为预测标签。 我们假设'紧急'标签可能有一些嘈杂的标签，所以我们在'紧急'上添加了噪音。我们将48000数据拆分为火车数据集，将左侧的数据拆分为测试数据。在为'紧急'生成嘈杂标签's'之后，我们将' body。，'ticket_type'和's'到train_data.csv。在category.py中，我们生成重新标记的标签'relabel'并将其写入relabel.csv文件。除了门票数据集之外，我们还测试了其他数据集。 资料集 文件 结果文件夹 all_tickets.csv test.py 票 情绪训练 tes

DeepLabCut是一个工具箱，用于无标记地估计执行各种任务的动物的姿势。 。 只要您可以看到（标记）要跟踪的内容，就可以使用此工具箱，因为它与动物和物体无关。 最新更新： :purple_heart: DeepLabCut支持多动物姿势估计（BETA版本，请给我们提供反馈！ pip install deeplabcut==2.2b8 ）。 :purple_heart: 我们有一个实时软件包！ 快速pip install deeplabcut ： pip install deeplabcut 您还需要tensorflow和wxPython参见 项目管理的管道和工作流程的概述。 有关循序渐进的用户指南，请阅读《！ 为了更深入地

适用于日常办公数据处理场景，功能是比对2张工作表相同列号之间单元格内容的不同，并用颜色标记出两列(相同列号)之间包含不同内容的单元格，可以极大的减少人工比对的时间，支持2个工作簿内的工作表数据比对和单个工作簿内的2张工作表数据比对

GYTB, 用于 3DS 主菜单的超级简单定制标记 Homebrew GYTB用于 3 DS的超级简单定制徽章 Homebrew 。 只需在徽章文件夹中添加想要的64 x64 png，然后运行 Homebrew 将它们传输到你的主菜单。 将自动分割较大的图像( 比如 。64 x128 ) 。运行徽标街机

Ambar是一个开源文档搜索引擎，具有自动抓取，OCR，标记和实时全文搜索功能

Neural (LSTM) version of the partial CRF model

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

该工具可以免安装，直接对图片中各个元素进行标记距离、直径，打标尺等功能。进行图像分析时十分好用