《Extremely Lightweight Quantization Robust Real-Time Single-Image Super Resolution for Mobile Devices》移动端超分辨率论文复现，该论文方案为CVPR举办的Mobile AI Challenge 2021比赛的冠军方案，实现了在移动设备上的实时推理，模型符合超轻量级（模型大小0.02M）。复现内容包括训练、推理、unit8量化。压缩包中包括：论文及其复现代码（pytorch）。

中文-DeepNER-Pytorch 天池中药说明书实体识别挑战冠军方案开源 贡献者： zxx飞翔​​的鱼： : 我是蛋糕王： : 数青峰： : 后续官方开放数据集后DeepNER项目会进行优化升级，包含完整的数据处理，训练，验证，测试，部署流程，提供详细的代码注释，模型介绍，实验结果，提供更普适的基础预训练的中文命名实体识别方案，开箱即用，欢迎星级！ （代码框架基于火炬和变压器，框架进行性，解耦性，易读性较高，很容易修改迁移至其他NLP任务中） 环境 python3 . 7 pytorch == 1.6 . 0 + transformers == 2.10 . 0 pytorch - crf == 0.7 . 2 项目目录说明 DeepNER │ ├── data # 数据文件夹 │ ├── mid

NL2SQL挑战赛冠军方案，1/1457

A Gold-Winning Solution Review of Kaggle Humpback Whale Identification Challenge，Kaggle 座头鲸识别比赛冠军方案，12页英文文档，具有很大的参考学习价值。