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

这个也是词向量模型配套的

可以实现在三个model中选择一个并输出

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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。

Deep generative model with domain adversarial training for predicting arterial blood pressure waveform from photoplethysmogram signal

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！

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

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！

为纽约市的短期租赁价格构建 ML 管道 概述 一家物业管理公司在各种租赁平台上短期出租房间和物业。 我建立了一个端到端的管道，以帮助公司根据类似房产的价格估算给定房产的典型价格。 新数据每周都会批量到达。 端到端管道使模型能够以相同的节奏重新训练。 项目步骤 创造环境 确保已安装并准备好 conda，然后使用存储库根目录中提供的environment.yml文件创建一个新环境并激活它： > conda env create -f environment.yml > conda activate [NAME_OF_ENV] 获取权重和偏差的 API 密钥 确保登录权重和偏差。 转到并单击 + 图标（复制到剪贴板），从 W&B 获取您的 API 密钥，然后将您的密钥粘贴到以下命令中： > wandb login [your API key] 您应该会看到类似于以下内容的消息： w