EmbedKGQA数据集,从谷歌云盘下载,分享给大家,在国内下载速度更快。 原文链接: https://drive.google.com/drive/folders/1RlqGBMo45lTmWz9MUPTq-0KcjSd3ujxc 因CSDN要求每个资源不能超过1000MB,故对数据集进行了分卷压缩,本链接中为该压缩分卷第6卷,共10卷,必须下载齐所有分卷才能够解压出完整数据集。 解压后的压缩包内应包含: data.zip pretrained_models.zip qa_test_webqsp_fixed.txt 共三个文件。
2024-05-21 22:22:34 999MB NLP 深度学习
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EmbedKGQA数据集,从谷歌云盘下载,分享给大家,在国内下载速度更快。 原文链接: https://drive.google.com/drive/folders/1RlqGBMo45lTmWz9MUPTq-0KcjSd3ujxc 因CSDN要求每个资源不能超过1000MB,故对数据集进行了分卷压缩,本链接中为该压缩分卷第5卷,共10卷,必须下载齐所有分卷才能够解压出完整数据集。 解压后的压缩包内应包含: data.zip pretrained_models.zip qa_test_webqsp_fixed.txt 共三个文件。
2024-05-21 22:22:14 999MB NLP 深度学习
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EmbedKGQA数据集,从谷歌云盘下载,分享给大家,在国内下载速度更快。 原文链接: https://drive.google.com/drive/folders/1RlqGBMo45lTmWz9MUPTq-0KcjSd3ujxc 因CSDN要求每个资源不能超过1000MB,故对数据集进行了分卷压缩,本链接中为该压缩分卷第4卷,共10卷,必须下载齐所有分卷才能够解压出完整数据集。 解压后的压缩包内应包含: data.zip pretrained_models.zip qa_test_webqsp_fixed.txt 共三个文件。
2024-05-21 22:21:58 999MB NLP 深度学习
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EmbedKGQA数据集,从谷歌云盘下载,分享给大家,在国内下载速度更快。 原文链接: https://drive.google.com/drive/folders/1RlqGBMo45lTmWz9MUPTq-0KcjSd3ujxc 因CSDN要求每个资源不能超过1000MB,故对数据集进行了分卷压缩,本链接中为该压缩分卷第3卷,共10卷,必须下载齐所有分卷才能够解压出完整数据集。 解压后的压缩包内应包含: data.zip pretrained_models.zip qa_test_webqsp_fixed.txt 共三个文件。
2024-05-21 22:11:44 999MB NLP 深度学习
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EmbedKGQA数据集,从谷歌云盘下载,分享给大家,在国内下载速度更快。 原文链接: https://drive.google.com/drive/folders/1RlqGBMo45lTmWz9MUPTq-0KcjSd3ujxc 因CSDN要求每个资源不能超过1000MB,故对数据集进行了分卷压缩,本链接中为该压缩分卷第2卷,共10卷,必须下载齐所有分卷才能够解压出完整数据集。 解压后的压缩包内应包含: data.zip pretrained_models.zip qa_test_webqsp_fixed.txt 共三个文件。
2024-05-21 22:11:18 999MB NLP 深度学习
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EmbedKGQA数据集,从谷歌云盘下载,分享给大家,在国内下载速度更快。 原文链接: https://drive.google.com/drive/folders/1RlqGBMo45lTmWz9MUPTq-0KcjSd3ujxc 因CSDN要求每个资源不能超过1000MB,故对数据集进行了分卷压缩,本链接中为该压缩分卷第1卷,共10卷,必须下载齐所有分卷才能够解压出完整数据集。 解压后的压缩包内应包含: data.zip pretrained_models.zip qa_test_webqsp_fixed.txt 共三个文件。
2024-05-21 18:14:09 999MB NLP 深度学习
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这个Python项目是一个基于深度学习的聊天机器人设计。它利用了神经网络和自然语言处理技术,旨在实现与用户进行智能对话的功能。 该项目主要包括以下几个部分: 1. 数据预处理:对输入的文本数据进行清洗、分词、去除停用词等操作,以便于后续的模型训练。 2. 模型构建:使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)构建神经网络模型,包括编码器和解码器两部分。编码器用于将输入的文本转换为隐藏状态,解码器用于根据隐藏状态生成回复。 3. 模型训练:使用大量的对话数据对模型进行训练,通过反向传播算法优化模型参数,以提高模型的生成能力和准确性。 4. 聊天接口:设计一个简单的聊天界面,用户可以输入问题或语句,机器人会根据输入内容生成相应的回复,并与用户进行实时交互。 5. 模型评估:使用一些指标(如困惑度、BLEU等)对模型的性能进行评估,以了解模型在生成回复方面的准确性和流畅度。 通过这个项目,你可以学习和掌握深度学习和自然语言处理的基本概念和技术,了解如何构建和训练神经网络模型,以及如何使用模型进行文本生成和对话交互。同时,你还可以深入了解聊天机器人的设计原理和实现细节,为进一步开发和应用聊天机器人打下基础。
2024-05-20 21:02:51 232.78MB 课程设计 项目源码 python
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2024-05-20 17:30:37 35.42MB paddlepaddle paddlepaddle python 机器学习
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基于win10系统,实用anaconda配置python环境,在anaconda里面下载vscode对项目进行编辑。基于pytorch深度学习框架,实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测 使用说明 1、运行detect.py:实现对 /inference/images 路径下的图片和视频进行目标检测,卡车计数,和车牌检测与识别 2、在/inference/output 路径下可看到输出情况
2024-05-19 20:48:36 11.27MB pytorch 深度学习 车牌检测
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2024-05-18 05:44:55 4.21MB 操作系统
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