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深珊瑚 PyTorch实施的“深层珊瑚：深层域适应的相关对齐”。 B Sun，K Saenko，ECCV 2016' 深度CORAL可以学习一种非线性变换，该变换可以对齐深度神经网络（Deep CORAL）中层激活的相关性。 我的实施结果（任务Amazon->网络摄像头）： 要求 的Python 3 PyTorch 0.2 用法 解压缩dataset/office31.tar.gz中的dataset/office31.tar.gz 运行python3 main.py

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智能审讯 这是一个网络应用程序，可根据症状向用户提供药物建议。 目录介绍 Intelligent-interrogation目录包含有关项目演示的python代码和C ++代码。 数据目录包含训练集和数据库（疾病信息，疾病词典和药物词典）。 调试目录包含一些python代码，用于调试或处理数据（分割单词或调整数据格式）。 spider目录包含用于在线获取信息的网络蜘蛛。 框架是我们项目的思想载体。 项目职能 该项目的主要功能如下： 用结巴来分词 使用TF-IDF提取关键字 使用Word2vec建立模型 使用Levenshtein搜索目标 使用Seq2seq模型 使用LDA模型 使用SQL服务器 使用Django框架 要求 python 3.6 Navicat for SQL服务器 urllib，urllib2，json，pymssql，word2vec，Levenshtein，

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