训练好的AI写诗model

用于中文命名实体识别的简单BiLSTM-CRF模型 该存储库包含用于为中文命名实体识别任务构建非常简单的基于字符的BiLSTM-CRF序列标签模型的代码。 其目标是识别三种类型的命名实体：PERSON，LOCATION和ORGANIZATION。 这段代码可在Python 3和TensorFlow 1.2上运行，以下存储库给了我很多帮助。 模型 此模型类似于论文[1]和[2]提供的模型。 其结构如下图所示： 对于一个中文句子，该句子中的每个字符都有/将具有属于{O，B-PER，I-PER，B-LOC，I-LOC，B-ORG，I-ORG}集的标记。 第一层是查找层，旨在将每个字符表示从一个

3D注意事项 Sanghyun Woo, et al. "CBAM: Convolutional Block Attention Module." arXiv preprint arXiv:1807.06521v2 (2018). 代码： class channel_attention ( tf . keras . layers . Layer ): """ channel attention module Contains the implementation of Convolutional Block Attention Module(CBAM) block. As described in https://arxiv.org/abs/1807.06521. """ def __init__ ( self , rati

In this paper, we introduce a method to detect co-saliency from an image pair that may have some objects in common. The co-saliency is modeled as a linear combination of the single-image saliency map (SISM) and the multi-image saliency map (MISM). The first term is designed to describe the local attention, which is computed by using three saliency detection techniques available in literature. To compute the MISM, a co-multilayer graph is constructed by dividing the image pair into a spatial pyra

在Google街景视图中进行虚拟漫步 在， 。 在隔离期间，由于COVID-19大流行，我们目前遇到的情况是，为了共同的福祉，我们减少了在街上自由活动的权利。 人们只能在杂货店等特定情况下外出。 在许多国家，许多边界都是封闭的，旅行被完全禁止。 Virtual Walks是一个使用Pose Estimation模型和LSTM神经网络一起在Google Street View中模拟步行的项目。 对于姿势估计，已修改了模型，而对于动作检测部分，已使用开发了LSTM模型。 该项目能够借助模拟世界各地的街道。 Tensorflow 2.0，Selenium和Python 3.7是该项目中使用的

简单的二维运动车辆转向模型与动画

pysot预训练模型，复现必备

Ising model (2-dimension) fortran code

使用opencv实现halcon中算子find_scaled_shape_model的功能，具体功能参见博客https://blog.csdn.net/sillykog/article/details/83116793

Professor E. F. Camacho, Associate Professor C. Bordons (auth.) Model Predictive control 2007