TensorFlow-Slim TF-Slim是一个轻量级的库，用于在TensorFlow中定义，训练和评估复杂的模型。 tf-slim的组件可以与本机张量流以及其他框架自由混合。 注意：最新版本的TF-Slim 1.1.0已通过TF 1.15.2 py2，TF 2.0.1，TF 2.1和TF 2.2进行了测试。 安装 pip install --upgrade tf_slim 用法 import tf_slim as slim 为什么选择TF-Slim？ TF-Slim是一个使神经网络的定义，训练和评估变得简单的库： 允许用户通过消除样板代码来紧凑地定义模型。 这是通过使用和许多高级和。 这些工具提高了可读性和可维护性，减少了复制和粘贴超参数值产生错误的可能性，并简化了超参数调整。 通过提供常用的函数使开发模型变得简单。 苗条地开发了几种广泛使用的计算机视觉模型（例如VGG，

论文中用到的部分基础文本分析技术（包括分词、去除停用词、word2vec、TF-IDF、词云图、名称提取、词性标注、LDA主题模型）

功能：计算新闻文本类情感分析 依赖库： jieba pyyaml colorama pyExcelerator sqlalchemy 算法： TF-IDF算法； 余弦距离算法； 详细算法见DOC中数学模型。

使用faster-rcnn-tf 对voc2007数据集进行40000次迭代获得模型

| | | :party_popper: :party_popper: :party_popper: 我们发布了带有TF2支持的2.0.0版本。 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 如果您将此项目用于研究，请引用： @misc{Kashgari author = {Eliyar Eziz}, title = {Kashgari}, year = {2019}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/BrikerMan/Kashgari}} } 总览 Kashgari是一个简单而强大的NLP Transfer学

RJ45 USB DB9 CR2032 1220 TF卡灯插座接插件三维视图PCB封装库CAD Cadence AD库（Step后缀3D模型库）： 5PIN_MICRO_USB_CHEN_0_8.igs 5PIN_MICRO_USB_CHEN_0_8.PNG 5V DC-2mm.PNG 5V DC-2mm.STEP abtypediphousing.igs abtypediphousing.PNG CR1220 BAT.PNG CR1220 BAT.STEP CR1220.PNG CR1220.STEP CR2032.PNG CR2032.STEP DB25 .PNG DB25 .STEP DB25-F.PNG DB25-F.STEP DB25-M.PNG DB25-M.STEP DB9-F.PNG DB9-F.STEP DB9-M.PNG DB9-M.STEP HR911105.PNG HR911105.STEP IDC2.54-2X10.PNG IPT1-105-01-S-D.PNG JP051-6P6C_02.jpg JP051-6P6C_02.STEP KRM2.PNG KRM2.STEP KRM3.PNG KRM3.STEP KRM6.PNG KRM6.STEP LTMM-O5-02-G-D.PNG paizheng 9pin.PNG PJS_05_LB_H.PNG PJS_05_LB_H.STEP PS2 6PIN-2.PNG PS2 6PIN-2.STEP RJ11-6P4C.PNG RJ11-6P4C.STEP RJ11-6PM.PNG RJ11-6PM.STEP RJ11-WE-HOR-TAB-UP.PNG RJ11-WE-HOR-TAB-UP.STEP RJ45 LAN .PNG RJ45 LAN .STEP RJ45-8P8C-LED.PNG RJ45-8P8C-LED.STEP RM254_3pin.PNG RS498-889.PNG RS498-889.STEP SD-1.PNG SD-1.STEP SD-105-02-G.PNG SIM CARD Holder.PNG SIM CARD Holder.STEP SIM Card(Push).PNG SIM Card(Push).STEP SIM9000b.PNG SIM9000b.STEP SIMLOCK-1.PNG SIMLOCK-1.STEP SMA - 50 Ohm.PNG SMA - 50 Ohm.STEP SMA Angle.PNG SMA Angle.STEP SMA-KHD19A.PNG SMA-KHD19A.STEP SMA-TH.PNG SMA-TH.STEP SMA_AntennaR.PNG SMA_AntennaR.STEP SMA_PCB.PNG SMA_PCB.STEP SW3dPS-480250002.PNG SW3dPS-480250002.STEP SW3dPS-rapc722.PNG SW3dPS-rapc722.STEP TCSD-05-01-X-N.PNG TCSD-05-01-X-N.step TF soket.PNG TF soket.STEP TF.PNG TF.STEP u16-6b05x253.igs u16-6b05x253.PNG UBLOX_GPS.PNG UBLOX_GPS.STEP USB Series A .PNG USB Series A .STEP USB-A DIP.PNG USB-A DIP.STEP USB-AM-S-F-B-TH.PNG USB-AM-S-F-B-TH.STEP USB-B DIP.PNG USB-B DIP.STEP USB_mini_B.PNG USB_mini_B.STEP ZIF-40.PNG ZIF-40.STEP

TF-Agents：一个可靠，可扩展且易于使用的TensorFlow库，用于上下文强盗和强化学习。 使实施，部署和测试新的Bandits和RL算法更加容易。 它提供了经过测试的模块化组件，可以对其进行修改和扩展。 它具有良好的测试集成和基准测试，可实现快速代码迭代。 首先，我们建议您查阅我们的Colab教程之一。 如果您需要RL简介（或快速回顾），请。 否则，请查看我们的以使代理在Cartpole环境中启动并运行。 当前稳定版本的API文档位于。 TF-Agents正在积极开发中，接口可能随时更改。 欢迎提供反馈和意见。 目录 代理商 在TF-Agent中，RL算法的核心元素被实现为Ag

namespace Test.TFIDF { class IF_IDF { /// /// 获取拆分后的词组以及每个词的出现次数 /// /// /// public Dictionary GetWordsFrequnce(string text) { Dictionary dictionary = new Dictionary(); Regex regex = new Regex(@"[\u4e00-\u9fa5]");//分拣出中文字符 MatchCollection results = regex.Matches(text); int temp; foreach (Match word in results) { if (dictionary.TryGetValue(word.Value, out temp)) { temp++; dictionary.Remove(word.Value); dictionary.Add(word.Value, temp); } else { dictionary.Add(word.Value, 1); } } return dictionary; } /// /// 文档中出现次数最多的词的出现次数 /// /// 拆分后的词组字典 /// public int MaxWordFrequence( Dictionary wordsfre) { Dictionary.ValueCollection values = wordsfre.Values; int maxfre = 0; foreach (int value in values) { if (maxfre < value) { maxfre = value; } } return maxfre; } /// /// 计算某词的IF，返回结果 /// /// /// ///

使用python进行朴素贝叶斯的数据分析，使用TF-IDF方法整理数据

deeplabv3_mobilenetv2_tf_dim_ordering_tf_kernels 预训练模型