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甲言Jiayan 简介 甲言，取“Oracle言”之意，是一种专注于古汉语处理的NLP工具包。目前通用的汉语NLP工具均以现代汉语为核心语料，对古代汉语的处理效果很差（详见）。本项目的初衷，便是辅助古汉语信息处理，帮助有志于挖掘古文化矿藏的古汉语学者，爱好者等更好的地分析和利用文言资料，从“文化遗产”中创造出“文化新产”。当前版本支持，，，和五项功能，更多功能正在开发中。 功能 利用无监督的双，以及左右进行文言词库自动生成。 利用无监督，无词典的和进行古汉语自动分词。 利用词库合成功能产生的文言词典，基于有向无环词图，句子最大概率路径和动态规划算法进行分词。 根据词的的序列标注，词性详见。 基

可以将ts文件按照名称排序无损合并为一个ts文件。大部分播放器都可以直接播放ts文件，所以不需要再进行转码即可使用。 使用方法：将.bat文件放入到对应文件的目录中，运行第一个.bat后继续回弹出排列好的名字，在所有名字按住shift在最后加号前鼠标左键点击后复制；右键编辑第二步.bat文件，将文件粘贴到对应的位置保存后关闭，双击第二步.bat后输入想要保存的名字后按回车键。等待列表读取完成及文件生成完毕。

填了很多坑出来的教程，使用phpgd库生成带文字的图片和合成2张不同图片的实例

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从开源项目 网站： ： 文档： : 仓库： : 执照： 发展状况： 概述 CTGAN是用于单个表数据的基于深度学习的合成数据生成器的集合，这些数据生成器能够从真实数据中学习并生成高保真度的合成克隆。 当前，该库论文实现在提出的CTGAN和TVAE模型。 有关这些型号的更多信息，请查阅相应的用户指南： 。 。 安装 要求 CTGAN已在 3.6、3.7上进行开发和测试 从PyPI安装 推荐的安装CTGAN的方法是使用 ： pip install ctgan 这将从提取并安装最新的稳定版本。 用conda安装 CTGAN也可以使用安装： conda install -c sdv-dev -c pytorch -c conda-forge ctgan 这将从提取并安装最新的稳定版本。 使用范例 :warning_selector: 警告：如果您只是开始使用综合数据，我们建议您使用SDV库，该库提供

合成孔径雷达SAR的CS算法

定位matlab代码 SAR, Synthetic Aperture Radar 合成Kong径雷达 这是我在研究生期间学习 SAR/InSAR/PolSAR 等相关领域时编写的Matlab代码（仿真、实验）以及一些总结。毕业后已经离开这个领域了，所以也不会再有新东西更新了（更新到此结束），哈哈哈。 记得之前读研时，网上这个领域的开源代码和材料等是很少的（论文倒是不少。不过SAR这个领域本身就挺小众，而且个人感觉入门门槛还是比较高的），什么东西都要自己一点点摸索。所以我把读研期间的一些东西整理并分享出来，如果能有一点参考价值，也就是这个项目的意义了。 关于 SAR 成像算法的学习和仿真，主要是两个经典算法，距离多普勒算法即 RD 算法，chirp scaling算法即 CS 算法；仿真包括点目标仿真，以及对Radarsat-1数据的成像处理。简略版本可见仓库： （仅给出了RD和CS算法的代码）。本仓库中进行了分类，给出了一些实验报告和总结； 关于 InSAR 即干涉SAR的学习和仿真。主要是自己仿真了（生成回波原始数据并进行成像和干涉处理）两个场景，一个是平地场景，一个是圆锥场景。简略

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