Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 中文文本分类，Bert，ERNIE，基于pytorch，开箱即用。 介绍 模型介绍、数据流动过程：还没写完，写好之后再贴博客地址。 工作忙，懒得写了，类似文章有很多。 机器：一块2080Ti ， 训练时间：30分钟。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX pytorch_pretrained_bert(预训练代码也上传了, 不需要这个库了) 中文数据集 我从中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。数据以字为单位输入模型。 类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。 数据集划分： 数据集 数据量 训练集 18万 验证集 1万 测试集 1万 更换自己的数据集 按照

License_plate_recognition 车牌识别项目 测试平台 Python 3.6 PyQt5：5.11.3 opencv-python：3.4.3 Python 3.7 PyQt5：5.11.3 opencv-python：4.2.0

Adaboost示例 Adaboost示例 Python2.7-> python test.py Python3.7-> python Python3 / test.py 您可以直接运行test.py来查看结果，其介绍可以在CSDN博客中找到： ://blog.csdn.net/px_528/article/details/72963977

ImageProcessing-Python 该资源为作者在CSDN的撰写Python图像处理文章的支撑，主要是Python实现图像处理、图像识别、图像分类等算法代码实现。该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望该资源对您有所帮助，一起加油！ 前文参考： 希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 原博客参考地址： 后续会尝试结合深度学习进行更深入的研究。 CSDN Eastmount 杨秀璋 2021-05-09 效果图：

TF_IDF 用python实现TF_IDF算法，用于文档的相关性搜索 已初步完成

基于深度学习的机械故障诊断 CNN用于机械故障诊断 这些代码用于两篇论文：“基于基于原始传感信号的卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断”（paper_1）和“基于以振动信号的二维表示作为输入的基于卷积神经网络的轴承故障诊断”（paper_2） ）。 先决条件，Matlab 2013a，Python 2.7.11，Tensorflow（在ubuntu14.04中更好）。 首先，您应该运行image_matrix.m来准备自己的数据。 其次，应该使用disorder_images.py和input_bear_data.py将数据变形为张量流的输入格式。 最后，您可以选择为paper_1运行mnist_b.py或mnist_c.py，为paper_2运行mnist_2d.py。 如果大家对以上研究兴趣，可以进一步参考我的这两篇论文：针对原始振动信号具有良好抗噪和域自适应能力的故障诊断新的深

AntSword 加载器 如何使用 参见 : | 适用于 AntSword >= v2.1.0 操作系统 下载地址 MD5 OSX ca218a249b049121ba4e568a272ee389 Linux 32位 5e0bebe1c88686e144fae9ddfa82aceb Linux 64位 ee61d2e3f5ef018add0f147dd60db006 Linux armv7l bff6660f32ad308c1bb146f507825978 Linux arm64 045ecb8cca4f50498530837522c964dc Windows 32位 3e4bff86c5724f77852611c3435aa80b Windows 64位 85b80052224061e42f685021f28d1975 注意：官方加载器仅在 https://github.com/An

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