DT4000是一个网络采集器,可外接键盘或扫描枪,用于收集条码信息,多用于MES系统或某些自动化采集系统.关于DT4000的资料,网络上资料不多.. DT4000的数据传输是加了头部信息的,在接收DT4000数据时先将头部数据去掉 才能读取,要不然会乱码或无法读取. 本DEMO是VS2015 编写,只是读取DT4000发送来的字符串或条码 .

令人敬畏的跳板顶点 从以前的跳板学生那里收集伟大的项目/成就的地方。 资源 关联 笔记 过去的学生的站点，这个学生非常活跃并且有一些出色的经历 “使用Rideshare“ Trips”数据集进行机器学习” 预测纽约市内任意两个位置X和Y之间的黄色出租车行车时间 “使用机器学习启发的质谱分析进行高精度癌症预测” “我会给几颗星？预测亚马逊评论的评分” “伯克希尔·哈撒韦公司股东信函的主题模型分析” “预测安大略夏季的每日峰值用电需求” “使用客户评分和评论为亚马逊构建混合产品推荐系统” “用于识别电视节目角色的多类文本分类” “预测短期太阳能产量” 宠物领养 该项目着重于根据过去5年的每小时能耗数据，预测SDGE（圣地亚哥天然气和电力）公用事业公司（隶属于CAISO）所服务的加利福尼亚南部整个地区的能耗。 “使用世界发展指标预测收入群体” “国际攀岩推荐系统”

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运行该项目的模型训练和模型预测脚本需要准备BERT中文版的模型数据，下载网址为： 。   利用笔者自己收集的3881个样本，对人物关系抽取进行尝试。人物关系共分为14类，如下： { "unknown": 0, "夫妻": 1, "父母": 2, "兄弟姐妹": 3, "上下级": 4, "师生": 5, "好友": 6, "同学": 7, "合作": 8, "同人": 9, "情侣": 10, "祖孙": 11, "同门": 12, "亲戚": 13 }   人物关系类别频数分布条形图如下：   模型结构： BERT + 双向GRU + Attention + FC   模型训练效果： # 训练集(train), loss: 0.0260, acc: 0.9941 # 最终测试集(test), loss: 0.9505, acc:

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