NI.LabVIEW.v8.6.Advanced.Signal.Processing.Toolkit-TBE的注册机

《爱上Processing》PDF版本下载

半监督序列学习 此回购记录了重现论文给出的结果的实验​​。 简而言之，我们在未标记的文本数据上对序列自动编码器或语言模型进行预训练，然后使用标记的文本数据对使用预训练权重初始化的基于RNN的序列分类器进行微调，与随机初始化的权重相比，分类精度更高。 资料准备 IMDB数据集 我们为此实验使用。 下载并解压缩，导航至目录aclImdb/train ，该目录aclImdb/train中包含带aclImdb/train/pos的正（ aclImdb/train/pos ）和带标签的负性（ aclImdb/train/neg ）以及未标签的评论（ aclImdb/train/unsup ）。 然后cd进入每个子目录并运行 for f in *.txt; do (cat "${f}"; echo) >> pos.txt; done for f in *.txt; do (cat "${f}"; ec

textacy：NLP，spaCy之前和之后 textacy是一个基于高性能spaCy库的Python库，用于执行各种自然语言处理（NLP）任务。 通过将基础知识-令牌化，词性标记，依赖项解析等-委托给另一个库， textacy主要关注于之前和之后的任务。 产品特点 通过用于处理一个或多个文档的便捷方法访问spaCy，并通过自定义扩展名和自动语言识别扩展其功能，从而为文本应用正确的spaCy管道 下载包含文本内容和元数据的数据集，从国会演讲到历史文献再到Reddit评论 轻松以多种常用格式在磁盘之间传输数据 清理，规范化和浏览原始文本-在使用spaCy处理之前 灵活地从处理过的文档中提取单词，n-gram，名词块，实体，首字母缩写词，关键词和其他感兴趣的元素 通过各种相似性指标比较字符串，集合和文档 对文档进行标记和向量化，然后训练，解释和可视化主题模型 计算各种文本可读性统计信息，包括Flesch-Kincaid等级水平，SMOG索引和多语种Flesch Reading Ease ...还有更多！ 链接 下载： : 文档： ： 源代码： : 错误跟踪程序： ： 维

本程序用于处理MODIS地表温度/发射率产品MOD11_L2/MYD11_L2,将原始值转换为物理量

机器学习支持的虚假新闻检测器 从初始构想到部署，构建端到端机器学习项目的完整示例。 此回购随附于博客文章系列，描述了如何构建假新闻检测应用程序。 这里包含的帖子： ：描述项目构想，设置存储库和初始项目工具。 ：描述如何使用工具获取数据集并执行探索性数据分析，以便更好地理解问题。 ：描述如何为第一个ML模型（随机森林分类器）获得功能训练/评估管道，包括如何正确测试管道的各个部分。 ：描述如何解释通过特征分析（通过诸如类的技术）和错误分析所学的第一个模型。 也可用于由驱动的第二个模型。 ：描述如何使用和部署模型以及构建随附的Chrome扩展程序。 还说明了用于以可伸缩和可复制的方式在应

l-曲线矩阵代码运行批处理程序，只需导航到demo.py文件所在的目录，并写上“ python demo.py -d 0 config / wireframe.yaml config / 190418-201834-f8934c6-lr4d10-312k.pth.tar图片在终端 L-CNN —端到端线框解析 该存储库包含该论文的官方PyTorch实现： ，，。 ICCV 2019 。 介绍 是一个概念简单却有效的神经网络，用于从给定图像中检测线框。 它在很大程度上优于以前的最新线框和线检测器。 我们希望该存储库可以作为该领域未来研究的易于复制的基准。 主要结果 定性措施 神经网络 地面真相 在本文中可以找到更多随机抽样的结果。 量化措施 下表报告了上的几个线框和线检测器的性能指标。 上海科技（sAP 10 ） 上海科技（AP H ） 上海科技（F H ） 上海科技（mAP J ） / 52.0 61.0 / 24.4 69.5 77.2 23.3 5.1 67.8 72.6 40.9 神经网络 62.9 82.8 81.2 59.3 精确调用曲线 代码结构 下面是每个文件功能的快速概

语音情感分析器：神经网络模型能够从音频语音中检测出五种不同的男女情感。 （深度学习，NLP，Python）

ecco：可视化和探索NLP语言模型。 Ecco直接在Jupyter笔记本中创建交互式可视化文件，解释基于Transformer的语言模型（例如GPT2）的行为

视网膜算法matlab代码糖尿病视网膜病变检测与图像处理 去噪、过滤、形态学操作和BLOB分析都完成了。 该项目是在视网膜（眼底）图像上完成的。 该算法基于发现血管并提取它们。 通过这种方式，我们可以清楚地看到出血等问题区域。 如果他们的数字很大（例如大于5），那么眼睛有相当多的出血，考虑到眼底出血主要是由于葡萄糖水平引起的，那么我们可以说眼睛患有糖尿病视网膜病变。 STARE 数据库用于数据集： 代码是用MATLAB编写的。