⼩甲鱼《零基础⼊门学习Python》全套课后作业及答案 1.⼩甲鱼的课后作业 ⼩甲鱼的课后作业 提取码: 4idx 2.另外赠送⼤家⼀本⾮常实⽤ 另外赠送⼤家⼀本⾮常实⽤Python书籍： 书籍： Python编程：从⼊门到实践 3.再分享⼀本书给⼤家吧，之后⾃⼰渐渐往数据分析和算法⽅向⾛了 再分享⼀本书给⼤家吧，之后⾃⼰渐渐往数据分析和算法⽅向⾛了 利⽤Python进⾏数据分析(第⼆版)_wrapper 书不在多，贵在精，多动⼿，致⼤家永远学不完的编程之路，加油~~~

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EmbedKGQA数据集，从谷歌云盘下载，分享给大家，在国内下载速度更快。 原文链接： https://drive.google.com/drive/folders/1RlqGBMo45lTmWz9MUPTq-0KcjSd3ujxc 因CSDN要求每个资源不能超过1000MB，故对数据集进行了分卷压缩，本链接中为该压缩分卷第1卷，共10卷，必须下载齐所有分卷才能够解压出完整数据集。 解压后的压缩包内应包含： data.zip pretrained_models.zip qa_test_webqsp_fixed.txt 共三个文件。

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1.自己复现的一个 Restormer 训练测试方法。 2.Restormer 对于显卡的要求很高，而且训练时间非常久，自己跑需要自行改变一些参数。 3.只需要将图片放入对应路径下就可以直接运行。 4.敲代码不易，希望能不吝支持，有问题欢迎交流。

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这个Python项目是一个基于深度学习的聊天机器人设计。它利用了神经网络和自然语言处理技术，旨在实现与用户进行智能对话的功能。 该项目主要包括以下几个部分： 1. 数据预处理：对输入的文本数据进行清洗、分词、去除停用词等操作，以便于后续的模型训练。 2. 模型构建：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建神经网络模型，包括编码器和解码器两部分。编码器用于将输入的文本转换为隐藏状态，解码器用于根据隐藏状态生成回复。 3. 模型训练：使用大量的对话数据对模型进行训练，通过反向传播算法优化模型参数，以提高模型的生成能力和准确性。 4. 聊天接口：设计一个简单的聊天界面，用户可以输入问题或语句，机器人会根据输入内容生成相应的回复，并与用户进行实时交互。 5. 模型评估：使用一些指标（如困惑度、BLEU等）对模型的性能进行评估，以了解模型在生成回复方面的准确性和流畅度。 通过这个项目，你可以学习和掌握深度学习和自然语言处理的基本概念和技术，了解如何构建和训练神经网络模型，以及如何使用模型进行文本生成和对话交互。同时，你还可以深入了解聊天机器人的设计原理和实现细节，为进一步开发和应用聊天机器人打下基础。

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