来自：https://github.com/yu4u/age-gender-estimation#changing-model-or-the-other-training-parameters

本资源主要是实现了一个处理连续属性的朴素贝叶斯模型并在UCA上的葡萄酒数据集上进行了测评，另外源码中还包含了与数据集预处理、sklearn中的朴素贝叶斯的对比以及降维可视化等操作且注释详细，是一份完整的机器学习入门源码。

VS2019 向导属性对话框例程

BERT属性提取 基于bert的知识图谱属性撤销 将BERT用于KnowledgeGraph中的属性提取有两种方法，即微调和特征提取。 知识图谱百度百科人物词条属性撤除，使用基于伯特的微调微调和特征提取特征提取方法进行实验。 先决条件 Tensorflow >=1.10 scikit-learn 预训练模型 ：简体中文和繁体中文，12层，隐藏768、12头，110M参数 正在安装 没有 数据集 该数据集是根据百度百科字符条目构建的。 筛选出不包含实体和属性的语料库。 实体和属性是从名称实体识别获得的。 标签是从“百度百科”信息框中获取的，大多数标签是手动标签的，因此有些标签不是很好。 例

采用wpf设计软件界面绑定方式对比

论文研究-基于属性的时序多层次交叉因子综合评判模型及分析法.pdf,  指出了模糊多层综合评判模型的不足 ,提出了基于属性的有时序多层次交叉因子综合评判系统模型 ,并给出模型的分析方法 ,最后用仿真例子给出与其它分析方法的对比 .

Android自定义Attr属性 的具体使用例子，看完之后，你就知道如何自定义控件的属性

为分类动态添加属性

动态修改属性的值

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