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answer_sheet_scan 使用python3+opencv3实现的一些识别答题卡的例子 由于工作需要，最近在研究关于如何通过程序识别答题卡的客观题的答案，之前虽然接触过python，但对于计算机视觉这一块却完全是一个陌生的领域，经过各种调研，发现网上大多数的例子都是采用的OpenCV这个开源库来做的，OpenCV是计算机视觉领域的处理的一个非常优秀的开源库，原生由C++编写，也提供了各个主流编程语言的接口支持，这里选择python完全是因为python在计算机科学领域有着压倒性的优势和生态系统，所以使用它毫无疑问，最快上手的方式莫过于直接阅读网上已有的例子或者轮子了，通过阅读源码以问题驱动的方式来学习和研究某一项技术是比较高效的一种方式。 答题卡识别例子 博客相关 （1） （2） （3） （4） （5） 我的公众号(woshigcs) 有问题可关注我的公众号留言咨询

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Algorithm-Subjective-Answer-Evaluation.zip,使用机器学习的主观答案评估。请在此链接中给出答案->,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。

第一章propositional logic和第二章predicate logic答案

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示例 1:输入: [7,1,5,3,6,4]输出: 5解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润

Question Answer Dataset 是结合维基百科文章语料库的链接，并手动生成仿真问题和答案以供学术研究的问答数据集。该数据集分为文章、问题和答案三部分，其中手动生成的仿真问题与答案对维基百科文章的评分难度很高。 Question Answer Dataset 由卡内基·梅隆大学于 2013 年发布，主要发布人分别为 Noah Smith、Michael Heilman、Rebecca Hwa、Shay Cohen 和 Kevin Gimpel，其最早版本的数据大多由卡内基·梅隆大学和匹兹堡大学学生在 2008 年至 2010 年收集所得

Match-LSTM和答案指针（Wang和Jiang，ICLR 2016） 此仓库尝试在同一张纸上重现2016年论文中的match-lstm和answer指针实验。 许多预处理锅炉代码来自Stanford CS224D。 代码的内容在qa_model.py中。 为了使代码正确，我不得不修改tensorflow的原始注意力机制实现。 给定一组段落，运行train.py训练模型，并运行qa_answer.py生成答案。 请通过与我联系以获取更多信息。 该代码还充当示例代码，展示了如何将tensorflow的注意力机制连接在一起。 截至2017年8月13日，此类示例在任何地方都不可用。 预处理