ChatterBot是一个能够自我训练学习多种语言的聊天机器人 ChatterBot ChatterBot 是一种基于机器学习的对话式对话引擎，使用 Python 构建，可以根据已知对话的集合生成响应。 ChatterBot 的语言独立设计允许它被训练说任何语言。 典型输入的一个例子是这样的：用户：早上好！ 你好吗？ bot：我做得很好，谢谢你的提问。 用户：不客气。 机器人：你喜欢帽子吗？ 工作原理 一个未经训练的 ChatterBot 实例一开始不知道如何交流。 每次用户输入语句时，库都会保存他们输入的文本以及语句响应的文本。 随着 ChatterBot 接收到更多输入，它可以回复的响应数量以及与输入语句相关的每个响应的准确性都会增加。 程序通过搜索与输入匹配的最接近匹配的已知语句来选择最匹配的响应，然后根据机器人与之通信的人发出每个响应的频率，返回对该语句最可能的响应。 安装 这个包可以通过运行从 PyPi 安装： pip install chatterbot Basic Usage from chatterbot import ChatBot from c

【开发者开源大赛】明靓舒尔特方格儿童注意力训练器

Tesseract-OCR训练库及语言包 内含Tesseract-OCR训练语言库所需软件 1.jTessBoxEditorFX-2.0-Beta.zip 2.tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 内含语言包 简体中文 chi_sim.traineddata 英文 eng.traineddata

FinBERT-QA：使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术，首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法，首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务，然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ，它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:

面向编程人员的 Kotlin 训练营（Kotlin 语言基础）,费了好几天时间整理、编辑和排版！

基于MATLAB的SVM训练的一个c语言源代码SVM其中一个c语言源代码

自己写的和网上找的一些代码，都通过了蓝桥杯官网训练库100%。个人觉得多做题，然后掌握C++几个STL容器的用法，拿奖是没有问题的。

关于中文的识别，效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR，此为中文识别经过训练的Tesseract的chi_sim.traineddata中文包