该脚本模拟了Tomas Milokov的“利用机器翻译的语言之间的相似性”中的实验。
用法：
使用gensim在word2vec中训练两个模型，一个在目标语言中，一个在源语言中。 加载两者，然后运行脚本以查看准确性@ 5和准确性@ 1。 有关完整的实验详细信息，请参见论文。
这是Mostafa Chatillon在中的脚本的净化后的注释版本。
2021-10-31 14:25:25
3KB
1
Github-zh
一个将 GitHub 翻译成中文的 Chrome 插件。
2021-10-25 22:27:17
47KB
1
satl，SCSI ATA translation（SAT3）SCSI ATA translation（SAT3）SCSI ATA translation（SAT3）SCSI ATA translation（SAT3）SCSI ATA translation（SAT3）
2021-10-16 10:36:49
1.2MB
1
神经机器翻译模型，用于将阿塞拜疆语翻译成英语。
在这个项目中，我发现了如何开发一种神经机器翻译系统来将阿塞拜疆语翻译成英语。 我使用阿塞拜疆语到英语术语的数据集作为语言学习卡片的基础。 该数据集可从ManyThings.org网站获得，其示例摘自Tatoeba项目。 清除文本数据后，就可以进行建模和定义了。 我已经在这个问题上使用了编解码器LSTM模型。
在这种架构中，输入序列由称为编码器的前端模型编码，然后由称为解码器的后端模型逐字解码。 使用有效的Adam方法对模型进行训练，以实现随机梯度下降，并最大程度地减少了分类损失函数，因为我们将预测问题构造为多类分类。
还创建了模型图，为模型配置提供了另一个视角。
接下来，对模型进行训练。 在现代CPU硬件上，每个时期大约需要30秒。 无需GPU。 然后，我们可以对数据集中的每个源短语重复此操作，并将预测结果与英语中的预期目标短语进行比
2021-09-25 21:42:45
1.55MB
1
Python生物信息学框架
包含用于DNA分析的python脚本的存储库，特别是：
DNA翻译
GC含量计算（比率或百分比）
ATCG基本比率函数（组成百分比，基本计数）
＃＃职能：
DNA_translation - 返回互补序列
RNA_transcription - 返回 RNA 序列
nucleotate_count-返回特定的基本计数
total_nucleotide_count-返回包含ATCG基本计数值的字典
nucleotide_composition-返回特定碱基百分比组成
total_nucleotide_composition - 返回一个包含 ATCG base % 组成值的字典
GC_content-以百分比或G + C比率返回GC含量
##说明/设置
下载资源库。
导入 controller.py 以访问函数。
仅使用名称（不要求文件路径，已经由co
2021-09-23 19:09:27
7KB
1
GoogleFreeTrans：免费的谷歌翻译API（免费google翻译api）
2021-09-17 09:42:02
9KB
1
语言:日本語
用于保护代码的Chrome扩展从Google翻译
如果使用此扩展，则可以翻译除源代码之外的网页。
2021-09-11 15:01:59
4KB
1