描述 解码Silk v3音频文件（如微信amr，aud文件，qq slk文件）并转换为其他格式（如mp3）。 批量转换支持。 silk-v3-decoder (Decode Silk V3 Audio Files) | |--- silk (Skype Silk Codec) | |--- windows (For Windows Platform Users Program) | |--- LICENSE (License) | |--- README.md (Readme) | |--- converter.sh (Converter Shell Script) | |--- converter_bet

深度视觉注意力预测 该存储库包含Keras实现的“深度视觉注意力预测”论文，该论文发表在IEEE Transactions on Image Processing

BASE64 jar包 压缩文件中有：encoder和decoder两个jar文件

介绍了智能聊天机器人的分类 和研究背景 ， 对国内外 研究 现状进行比较，对生成和检索两种主流的实现技术进行优缺点分析，并 分别列举 了几项使用该技。 术手段实现的聊天机器人。 然后 ，介绍了 目前 较为常用的生成 型聊天机器人 的 模型， 以及评估方法， 其中 ， 对 作为 很多模型基础 的Encoder-decoder 模型做了详细介绍和分析， 以及 在 此 基础上完成的 几个优化模型系统

神经机器翻译 这是使用Encoder-Decoder机制以及Attention机制（（ ）于2016年引入的神经机器翻译的一种实现。Encoder-decoder体系结构通常使用一种编码器，该编码器对将源句子转换成固定长度的向量，解码器根据该向量生成翻译。 本文推测使用固定长度向量是提高此基本编码器-解码器体系结构性能的瓶颈，并建议通过允许模型自动（软）搜索源语句的一部分来扩展此范围。与预测目标词相关，而不必明确地将这些部分形成为一个困难的部分。 编码器： seq2seq网络的编码器是RNN，它为输入句子中的每个单词输出一些值。 对于每个输入字，编码器输出一个向量和一个隐藏状态，并将隐藏状态用于下一个输入字。 解码器： 在最简单的seq2seq解码器中，我们仅使用编码器的最后一个输出。 最后的输出有时称为上下文向量，因为它对整个序列中的上下文进行编码。 该上下文向量用作解码器的初始隐

transformer中encoder-decoder实现步骤拆分

编码-解码器-lstm 使用keras，numpy和panda的LSTM模型进行序列到序列的预测。 笔记 该项目是使用PyScaffold 3.0.3设置的。 有关PyScaffold的详细信息和使用信息，请参见 。

Vivado Reed-Solomon Encoder License License，不需要绑定MAC地址，最高权限Source IP，永久有效，Vivado2999之前版本都能使用。

ChatBot 对话机器人，包含了看图说话，单轮对话和多轮对话，使用tensorflow 2.0 pytorch 1.3.1 GPT-2 开发环境 - flask==1.0.2 - tensorflow==2.0.0 - pytorch==1.3.1 - sklearn==0.19.2 - scipy==1.4.1 - numpy==1.18.5 - jieba==0.42.1 - pandas==0.23.4 - torchvision==0.5.0 - transformers==2.1.1 js文件 js和layui包放于/static目录下，layui可以到下载，详细目录结构参见文件目录 js 提取码：c8ha layui包 提取码：ts1k 使用 启动前端，可以在pycharm中直接启动 启动app.py 回车或点击左爪发送消息，点击右爪发送图片，点击左耳切换图片描述和图片描述

Encoder-Decoder的经典模型介绍，尤其讲述了为什么要采用Encoder和Decoder两步结构，而不是直接使用单步模型，以及重点讲述了RNN、LSTM的演进过程。