Harvard cs153 compiler HW3

https://blog.csdn.net/qq_24854861/article/details/94594368 代码中用到的gocan.csv test_2g.csv train_2g.csv test_new.csv train_new.csv

基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)----台大李宏毅机器学习作业3(HW3)...-附件资源

hw3-新云志 软件方法（DEIIS）作业3 作业3报告——赵心云（Victor）、Andrew ID：xinyunzh 任务一——基本信息检索功能的实现 详细实施 RetrievalEvaluator 中的原始数据结构 在这个 CASConsumer 中，最具挑战性的部分是用于存储来自 CAS/Annotation 的信息的数据结构的设计。 由于 UIMA 框架不会在管道中的每个流之后保留结果，因此已经创建了几个基于集合的静态嵌套数据结构来将这些数据存储在内存中。 首先，消费者使用四级HashMap来存储每个查询和文档的所有信息，包括词频、词的文本、Qid、相关性等。 使用复杂的数据结构来存储信息的原因是内存特性，这比从文件中检索更快。 此外，通过展开每一层嵌套数据结构，增强了同一查询内的一致性，因为同一查询的每个文档都位于同一层数据结构中。 例如，如果一个子程序分析一个查询，将外部的

CSCI3916_HW3

分享在哥伦比亚大学上的机器学习在Python中的实践课的作业以及Solutions，希望大家能够通过做这些作业以及参考答案来学习机器学习以及Python的知识点。这是一门实践性非常强的课。使用Python和相对应的例子来理解机器学习和深度学习的知识点。这门课让我学到不少东西，强烈推荐大家可以学完整个课程

分享在哥伦比亚大学上的机器学习GR5242的作业以及Solutions，希望大家能够通过做这些作业以及参考答案来学习机器学习的知识点。

Rails DeCal 2019秋季实验室和作业3 该分配涉及修改并添加到现有的Rails应用中，以帮助您了解路线，控制器，视图和内存模型。 您可以在实验室中的描述和家庭作业

Rails DeCal 2019秋季实验室和作业3 该分配涉及修改并添加到现有的Rails应用中，以帮助您了解路线，控制器，视图和内存模型。 您可以在实验室中的描述和家庭作业

由于food-11的原数据过于庞大（1.08G）无法上传，所以将分成两部分进行上传： training+validation和testing 此链接包括测试集testing，提取码：yile