数字图像处理_第二版中文版(冈萨雷斯)习题答案
2024-03-14 17:39:21 1.51MB 数字图像处理
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题目来自作者原创,帮助有需要的朋辈进行复习练手,免费发放啦!
2024-03-14 15:16:29 228KB 图像处理
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FMCW雷达系统信号处理建模与仿真 %% 时间:2022年5月 %% 功能:FMCW雷达发射信号、回波信号、混频、距离维FFT、速度维FFT、2D-cfar建模仿真。
2024-03-14 14:01:33 7KB matlab
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心率变异性和 此仓库包含探讨心率变异性(HRV)的处理草图。 这些草图可与运行PulseSensor BPM代码并连接到PulseSensor硬件的Arduino一起使用。 请按照的教程进行设置,以设置Arduino来读取Pulse Sensor信号并将数据输出到这些草图。 对HRV的详尽描述和这些草图的说明在这里
2024-03-12 15:43:22 377KB Java
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1、修改模型路径(下载到你电脑上的路径) 2、文件 data 路径下,支持 Excel(需要预测的列名为 “sent”)。 3、运行 sentiment.py,生成结果在 result 文件夹。
2024-03-11 22:16:33 16KB 自然语言处理 文本情感分析
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自然语言处理+Transformer+文本分类+情感分析 自然语言处理+YOLO+图像描述+图文生成 使用Transformer模型进行文本分类和情感分析的教程,介绍了Transformer模型的基本原理、结构和实现方法,以及如何使用Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架来构建、训练和评估文本分类模型。本教程适合想要学习和应用Transformer模型的自然语言处理爱好者和开发者,可以帮助他们掌握Transformer模型的基本知识和技巧,以及如何利用Transformer模型进行文本分类和情感分析等任务。 使用Transformer模型进行文本分类和情感分析的教程,介绍了Transformer模型的基本原理、结构和实现方法,以及如何使用Hugging Face的Transformers库和PyTorch框架来构建、训练和评估文本分类模型。本教程适合想要学习和应用Transformer模型的自然语言处理爱好者和开发者,可以帮助他们掌握Transformer模型的基本知识和技巧,以及如何利用Transformer模型进行文本分类和情感分析等任务。使用Tr
2024-03-11 15:36:15 636B pytorch pytorch 自然语言处理 transformer
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【R085】自然语言处理导论【张奇&桂韬&黄萱菁】.pdf
2024-03-10 20:17:21 35.01MB
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BERT+BiLSTM+CRF是一种用于命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)的深度学习模型。其中,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的语言模型,用于捕捉上下文信息;BiLSTM(双向长短时记忆网络)用于处理序列数据;CRF(条件随机场)用于解决标签偏置问题,提高模型的预测准确性。 在训练过程中,需要将输入数据转换为适当的格式,并使用适当的损失函数和优化器进行训练。在推理阶段,可以使用训练好的模型对新的文本进行命名实体识别。
2024-03-08 14:14:58 1.03MB pytorch pytorch 自然语言处理 bert
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数字信号处理 吴镇扬 课后习题(部分)详解 里面有详细步骤(大部分习题)
2024-03-08 12:11:10 4.07MB 数字信号处理
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