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张量流 人脸检测MTCNN算法，采用tensorflow框架编写，从理解到训练，中文注释完全，含测试和训练，支持摄像头，代码参考 ，相应地减少了尺寸和优化。 模型理解 是目前比较流行的人脸检测方法，通过人脸检测可以进行更精准的人脸识别。模型主要通过PNet，RNet，ONet三个网络级联，一步一步精调来对人脸进行更准确的检测。论文中的模型图如下： 接下来我会从我在训练中的理解来解释MTCNN模型都干了什么。三个模型要按顺序训练，首先是PNet，然后RNet，最后ONet。 PNet： PNet是全卷积网络，主要为了应对不同输入尺度，层数很浅，主要作用是重新多的把人脸框都选进来，宁愿错误拿来好

CompactPCI 技术规范2.0(中文版, .doc)

由于提供的文件内容片段中包含大量重复信息，并且未提供完整的段落来生成详细的知识点，因此我将基于提供的有限信息，尝试生成关于Xilinx Zynq-7000 SoC的知识点。由于无法提供完整的段落内容，一些知识点可能不完整或略有断章取义。 Zynq-7000是一类全可编程片上系统（SoC），它结合了ARM® Cortex®-A9处理器的性能和Xilinx® FPGA的可编程逻辑。这种架构的设计旨在提供一个高度集成的系统，可以用于嵌入式处理和加速特定功能。ARM Cortex-A9是一个双核处理器，提供高性能处理能力，而FPGA部分则提供强大的并行处理能力和可定制性，使得Zynq-7000 SoC在各种应用中都有很高的灵活性。 Zynq-7000 SoC的开发和应用通常涉及到一组工具和方法，以实现从设计到实现的整个流程。在进行Zynq-7000 SoC的开发时，需要熟悉其处理器系统和可编程逻辑部分。处理器系统通常包括应用处理器单元（APU），该单元由一个或多个ARM Cortex-A9核心组成，并可能包括其他处理器相关组件，如用于处理特定任务的硬件加速器。 可编程逻辑部分则由大量的逻辑元素组成，这些元素可以被设计者编程，以实现从简单的逻辑门到复杂的专用处理单元的各种功能。Zynq-7000 SoC还提供了一系列特殊资源，例如DSP48E1算术单元和块RAM，这些可以用于数据处理和存储任务。 在处理器系统和可编程逻辑之间，通常通过高级可扩展接口（AXI）进行通信，这种接口的设计是为了提供高速和低延迟的数据传输。Zynq-7000 SoC还包括其他接口，如EMIO接口，它允许更灵活的I/O配置。 Zynq-7000 SoC的设计指南强调了安全的重要性，特别是安全引导和运行时安全。在设计中考虑这些方面可以确保系统的安全性和抵抗潜在的安全威胁。 开发Zynq-7000 SoC需要一套完整的工具，这些工具可以来自Xilinx官方，例如Vivado设计套件，也可以包括其他生态系统内的工具，如MATLAB和Simulink，它们可以辅助算法开发和系统级仿真。 需要注意的是，由于文档内容提供的限制，以上知识点可能未能覆盖《The-Zynq-Book-ebook-chinese-已解锁.pdf》文件中的所有相关知识点，但上述内容基于提供的信息所能解读的知识面。在进行Zynq-7000 SoC的深入学习和开发工作时，建议参考完整的官方文档和指南来获取更全面和准确的信息。

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# 说明 该库是对目前市面上已有的开源中文聊天语料的搜集和系统化整理工作 该库搜集了包含 - chatterbot - 豆瓣多轮 - PTT八卦语料 - 青云语料 - 电视剧对白语料 - 贴吧论坛回帖语料 - 微博语料 - 小黄鸡语料 共8个公开闲聊常用语料和短信，白鹭时代问答等语料。 并对8个常见语料的数据进行了统一化规整和处理，达到直接可以粗略使用的目的。 **使用该项目，即可对所有的聊天语料进行一次性的处理和统一下载，不需要到处自己去搜集下载和分别处理各种不同的格式。* # 环境 python3 # 处理过程 将各个来源的语料按照其原格式进行提取，提取后进行繁体字转换，然后统一变成一轮一轮的对话。 # 使用方法 将解压后的raw_chat_corpus文件夹放到当前目录下 目录结构为 ``` raw_chat_corpus -- language -- process_pipelines -- raw_chat_corpus ---- chatterbot-1k ---- douban-multiturn-100w ---- .... -- main.py -- ... ``` 执行命令即可 ```bash python main.py ``` 或者 ```bash python3 main.py ``` # 生成结果 每个来源的语料分别生成一个独立的*.tsv文件，都放在新生成的clean_chat_corpus文件夹下。 生成结果格式为 tsv格式，每行是一个样本，先是query，再是answer ``` query \t answer ``` # 结果的使用 这个就根据每个人不同的情况自主使用即可 个人对于聊天机器人方向实践也不是很多，以下一篇之前写的知乎专栏供参考 **《从产品完整性的角度浅谈chatbot》** 文章粗略讲解了如下一些方面，介绍了聊天机器人在实际产品化过程中可能遇到的问题和解决办法。 1. chatbot自身人格的设置 1. 产品上线需要考虑的敏感词处理 1. 文本检索模型的使用 1. 文本生成模型的使用 1. 回答打分机制 1. 万能回答的使用策略 1. 多媒体消息的处理 1. 产品模型部署的问题 # 版权说明 本项目为非商业项目，为纯搜集和汇总资料，如有侵权，请在issue下留言。

中文语音识别 1.环境 巨蟒：3.5 Tensorflow：1.5.0 2.训练数据下载 清华大学中文语料库（thchs30） 3.训练 配置conf目录下的conf.ini文件中的设定 在python train.py运行python train.py开始训练 在终端运行python test.py测试 也可以使用PyCharm打开 4.测试效果

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中 B-ORG 共 I-ORG 中 I-ORG 央 I-ORG 致 O 中 B-ORG 国 I-ORG 致 I-ORG 公 I-ORG 党 I-ORG 十 I-ORG 一 I-ORG 大 I-ORG 的 O 贺 O 词 O 各 O 位 O 代 O 表 O Tag | Meaning O Not part of a named entity B-PER Beginning character of a person name I-PER Non-beginning character of a person name B-ORG Beginning character of an organization name I-ORG Non-beginning character of an organization name B-LOC Beginning character of a location name I-LOC Non-beginning character of a location name B-GPE Beginning character of a geopolitical entity I-GPE Non-beginning character of a geopolitical entity