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自然拼读Sight Words (启蒙阅读高频词）作业纸。5册全

本教程的主要目的是教读者利用OpenCV和EAST文本检测器来检测文本。EAST文本检测器需要OpenCV3.4.2或更高版本，有需要的读者可以先安装OpenCV。教程第一部分分析为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高。接下来简要探讨EAST文本检测器，为何使用，算法新在何处，并附上相关论文供读者参考。最后提供Python+OpenCV文本检测实现方式，供读者在自己的应用中使用。由于光照条件、图片质量以及目标非线性排列等因素的限制，自然场景下的文本检测任务难度较大受约束的受控环境中的文本检测任务通常可以使用基于启发式的方法来完成，比如利用梯度信息或文本通常被分成段落呈现，并且字符一般都

以一个双输入单输出温度控制系统为例，详细叙述应用系统辨识工具箱进行建模、仿真和设计控制系统的过程，包括控制对象的辨识数据采集、模型估算、控制器设计和系统仿真等。重点介绍了系统辨识工具箱图形用户界面的使用方法。

利用1962―2011年湖南省97个气象站逐日降水量资料，利用时序分析和聚类分析等方法，对湖南省大暴雨时间和空间分布特征进行分析。结果表明：从时间来看，20世纪90年代为湖南省大暴雨出现最多的10 a；1962―2011年，湖南省大暴雨日以0.73 d/10 a的平均速率增加。夏季是湖南省大暴雨最集中的季节；冬季没有出现过大暴雨；6―7月为大暴雨最集中的月份。从空间来看，湖南省西北部和东北部是大暴雨的两个高频区；湖南大暴雨划分为三季型、双季型和单季型3种类型，依次主要分布在湖南省西南部、中部地区以及西北部

huggingface下载速度慢，遇到sentence-transformers模型下载失败还是尽量使用进行本地下载改路径的方式。

在分析IEEE 802．11a和E1传输两种技术各自特点的基础上，介绍了基于802．11a的E1无线传输系统的系统构成，提出了该系统几种典型的应用模式，并与传统的E1微波传输系统做了比较。基于802．11a的E1无线传输系统具有频段无需申请、组网方式灵活多样、可同时传输E1数据和IP数据以及成本低廉等优势，可作为传统E1微波传输系统的替代和补充而广泛应用。

nlp之中机器翻译的最新论文的代码复现nlp-master.zip

本项目使用 GPT2-Chinese 的模型将wiki中文的数据导入模型训练了通用模型。 将GPT2-chitchat的对话任务稍作修改来适用于中文摘要任务。 将通用模型的权重应用在摘要问题上进行进一步训练的。 GPT2-Chinese 参考：https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese GPT2-chitchat参考：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat 项目工作流程详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113869509 本项目为GPT2-chitchat稍作修改的内容，在此也感谢大佬的分享。 由于NLPCC的摘要数据为新闻语料，涉及话题和内容较多，应用在垂直领域下效果会好一些。