一体智慧农业

Non-local means算法由A. Buades, B. Coll, J.M Morel提出。该算法的主要参考文献为： A. Buades, B. Coll, J.M Morel, A review of image denoising algorithms, with a new one , Multiscale Modeling and Simulation (SIAM interdisciplinary journal), Vol 4 (2), pp: 490-530, 2005. 这个工具箱以一种相当普遍的方式可以被matlab调用的C文件上实现这个算法。它允许执行传统的NL-means进行去噪（对黑白图像和彩色图像均适用）并且使用任意一组补丁执行去噪。

1. 前言 中文分词≠自然语言处理！ Hanlp HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。 功能：中文分词 词性标注 命名实体识别 依存句法分析 关键词提取新词发现 短语提取 自动摘要 文本分类 拼音简繁 中文分词只是第一步；HanLP从中文分词开始，覆盖词性标注、命名实体识别、句法分析、文本分类等常用任务，提供了丰富的API。 不同于一些简陋的分词类库，HanLP精心优化了内部数据结构和IO接口，做到了毫秒级的冷启动、千万字符每秒的处理速度，而内存最低仅需120MB

非局部均值滤波代码，可在MATLAB上运行。已经调测。内含测试图片，方便快捷，下载即可用。非局部均值滤波代码。

文本分类的标准代码，Pytorch实现 数据集Dataset - IMDB - SST - Trec ### 模型 - FastText - BasicCNN (KimCNN,MultiLayerCNN, Multi-perspective CNN) - InceptionCNN - LSTM (BILSTM, StackLSTM) - LSTM with Attention (Self Attention / Quantum Attention) - Hybrids between CNN and RNN (RCNN, C-LSTM) - Transformer - Attention is all you need - ConS2S - Capsule - Quantum-inspired NN

当今图像去噪效果最好的三种方法合集BLS_GSM,BM_3D,NL_MEANS ，matlab程序。程序很规范，经过我自己运行，速度很快，效果也非常理想，适合刚接触图像处理的同学，也可以认真琢磨算法的思想，个人觉得很有益处。

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中文信息处理发展报告2016第一章词法与句法分析，第二章语义分析，第三章语篇分析，第四章语言认知模型，共20章。知识图谱发展报告2018，第一章知识表示与建模，第二章知识表示学习，第三章实体识别与链接，共十一章。都是高清pdf文档。

NB_x86_5024_DSM_50-4528_Xpenology_nl.iso，网上超级难找。后来在一个资深群晖玩家那要的