现在我们将前面的一些示例程序的代码坼开来分析一下. 下面的例子出现在简单的例子一节. def fact(n)       if n == 0            1       else            n * fact(n-1)       end end print fact(ARGV[0].to_i), “\n”   因为是第一次解释,我们将逐行分析. def fact(n)  第一行,def 用于定义一个函数(或者,更准确地说,一个方法(method);我们会在稍后的一节中详细讨论什么是一个方法).这里,它指明 fact 函数带一个参数,也就是 n. if n == 0  if
2021-10-11 02:19:11 71KB ruby
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2021-10-09 16:41:45 71.9MB Python
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2021-10-09 15:08:47 2.75MB CUDA-Samples
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2021-10-08 22:39:15 19.63MB mentor
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2021-10-08 13:16:26 31KB control esp32 motion arduino-library
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本项目是自然语言处理NLP在中文文本上的一些简单应用,如文本分类、情感分析、命名实体识别等。 文本分类 数据集用的是头条的标题和对应文章分类数据。数据集来自这里: 文本分类的例子对应zh_article_classify_bilstm_attention.ipynb,这里构建的是BiLSTM+Attention的模型结构。 具体模型搭建如下: def create_classify_model(max_len, vocab_size, embedding_size, hidden_size, attention_size, class_nums): # 输入层 inputs = Input(shape=(max_len,), dtype='int32') # Embedding层 x = Embedding(vocab_size, embedding_size)(
2021-10-08 11:53:47 107.97MB 附件源码 文章源码
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软件测试培训——一些软件测试培训机构的课件,比较实际,有实践的例子,适合没有经验的学生
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