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贝特维兹 BertViz是用于可视化Transformer模型中注意力的工具，支持库中的所有模型（BERT，GPT-2，XLNet，RoBERTa，XLM，CTRL等）。 它扩展了的以及的库。 资源资源 :joystick_selector: :writing_hand_selector: :open_book: 总览 正面图 头部视图可视化给定转换器层中一个或多个注意头产生的注意模式。 它基于出色的。 尝试此 其中已预加载了头部视图。 头部视图支持Transformers库中的所有模型，包括： BERT： GPT-2： XLNet： RoBERTa： XLM： 阿尔伯特： DistilBERT： （和别的） 模型视图 模型视图提供了对模型所有层和头部的关注的鸟瞰图。 试用此 其中已预加载了模型视图。 模型视图支持Transformers库中的所有模型，包括： BERT： GPT2： XLNet： RoBERTa： XLM： 阿尔伯特： DistilBERT： （和别的） 神经元视图 神经元视图将查询和键向量中的单个神经元可视化，并

PyTextRank PyTextRank是一个Python实现TextRank作为，用于： 从文本文档中提取排名靠前的短语 对文本文档进行低成本的提取摘要 帮助推断从非结构化文本到结构化数据的链接 背景 与的更普遍用法相比， PyTextRank的目标之一是（最终）为提供支持。 这些方法可以互补的方式一起使用，以改善总体结果。 图算法的引入-特别是-为集成其他技术以增强执行的自然语言工作提供了更加灵活和强大的基础。 此处的实体链接方面仍然是计划中的后续版本，正在进行中。 在内部PyTextRank构造一个引理图以表示候选短语（例如，无法识别的实体）及其支持语言之间的链接。 一般而言，在短语排名之前丰富该图的任何方法都将倾向于改善结果。 丰富引理图的可能方法包括共和，以及在一般情况下利用知识图。 例如， 和都提供了推断实体之间链接的方法，并且可以将特定目的的知识图应用于特定的用例。 即使在文本中链接不是明确的情况下，这些也可以帮助丰富引理图。 考虑一段用不同的句子提到cats和kittens的段落：这两个名词之间存在隐含的语义关系，因为外kitten是外cat -因此可以在它

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【原书名】Image Processing And Analysis: Variational, Pde, Wavelet, And Stochastic Methods 【中译名】图像处理与分析：变分，PDE，小波及随机方法 【出版社】Society for Industrial and Applied Mathematic 【作　者】Tony F. Chan;Jianhong Shen

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基于Java processing的一个数据可是话效果，采用数据为墨尔本人行道监控，采用可视化效果为theme river

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