基于维基中文,截至20210810的所有文章训练的词向量模型
2021-08-12 09:12:47 30.4MB word2vec 中文词库
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与model配套的资源,否则模型无法使用,因为一次只能上次一个文件所以分开
2021-08-12 09:12:47 561.23MB Word2vec 中文词库
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这个也是词向量模型配套的
2021-08-12 09:12:46 561.23MB word2vec 中文词库
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可以实现在三个model中选择一个并输出
2021-08-11 22:06:06 9.33MB qt model view
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This is an internal working document of T10, a Technical Committee of Accredited Standards Committee INCITS (International Committee for Information Technology Standards). As such this is not a completed standard and has not been approved. The contents may be modified by the T10 Technical Committee. The contents are actively being modified by T10. This document is made available for review and comment only.
2021-08-11 16:35:55 673KB SCSI
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词向量预训练模型,如果官方下载的话需用科学下载方式,所以在此提供便利下载通道,欢迎大家下载。谷歌预训练词向量。
2021-08-11 16:10:05 67B google
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Deep generative model with domain adversarial training for predicting arterial blood pressure waveform from photoplethysmogram signal
2021-08-07 16:22:08 3.7MB Biomedicalsigna
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无意中找到的,简直可以说是中文完美版,原来有一个chm版本,因为浏览器设置的原因,某些页会有乱码。需要的就下载这个中文pdf格式的完美版吧!
2021-08-06 12:34:27 5.99MB WDM Windows内核 USB
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内容 历史 这项工作的第一个版本被 CVPR 2016 接受。 在 arxiv 上上传了扩展工作。 。 此版本建立在先前版本的基础上,包括以下内容: 我们收集了比 CVPR 提交大 3 倍的扩展排球数据集。 我们对实验结果进行了进一步分析,并包括与一组额外的基线方法的比较。 我们实施了我们方法的一种变体,以对人员执行空间池化策略。 提供的数据集是扩展版本。 请使用并与此版本进行比较。 抽象的 在群体活动识别中,可以根据代表活动的个体的动态来推断整个活动的时间动态。 我们基于 LSTM 模型构建了一个深度模型来捕捉这些动态。 为了利用这些观察结果,我们为群体活动识别问题提出了一个两阶段的深度时间模型。 在我们的模型中,LSTM 模型旨在表示序列中个人的动作动态,而另一个 LSTM 模型旨在聚合人级信息以了解整个活动。 我们在两个数据集上评估我们的模型:集体活动数据集和一个新的排球
2021-08-05 16:04:18 31.81MB C++
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一套超酷的双剑动作模型,用于多种待机,奔跑,双剑攻击,全集动作!
2021-08-05 11:09:39 34.15MB unity3D model
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