NLP（ICL）课程：幽默检测 由于数据预处理和训练例程的差异，原始笔记本被复制了两次。 1个 第一个笔记本approach1_pretrained_roberta.ipynb包含方法1的最终RoBERTa模型，以及针对不同功能和头部架构的测试。 使用以下链接 或笔记本顶部的徽章以在Google Colab中查看。 可在以下位置获得经过训练的模型（〜0.5 GB）： ://drive.google.com/file/d/1NSLn2pUc4TucEjXB4Se4w29YEqU2xH1i/view usp sharing 2个 第二个笔记本hyperparams_and_approach2.ipynb包括方法1的基本BERT植入以及超参数调整。 与此笔记本一起，还提供了关注方法2的BiLSTM。 使用以下链接 或笔记本顶部的徽章以在Google Colab中查看。 报告 项目报告已上

ICL-HGK_Group 这是帝国理工学院（EEE系）的MSc AML实验室项目 letterAD_svm.py 前面注释掉的是训练的，后面是实时测试的。将训练结果放在pickel里面，实时测试时用该模型判断字母。

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植物叶片数据集主要包括多种植物的叶片图像，其中主要分为220类不同的植物，每种植物的叶片包含60副不同角度的单副图像，供大家学习和下载。

citrix录像.icl文件播放器，可播放高版本文件