孪生LSTM网络(Siamese-LSTM) 本项目是基于孪生LSTM网络+注意力机制+曼哈顿距离(Manhattan distance)实现的句对相似度计算。 中文训练数据为蚂蚁金服句对数据，约4万组，正负样本比例1:3.6；英文训练数据来自Kaggle上的Quora句对数据，约40万组，正负样本比例1:1.7。新增一组翻译数据：使用Google Translator将Quora数据翻译成中文。 资料 参考文献 中国大陆可能无法访问《How to predict...Manhattan LSTM》一文，请直接查看本项目中附件之参考博客 其它数据 英文词向量： 英文词向量： 中文词向量： 工程参考 Original author's GitHub 一些网络设计思路 使用 训练 $ python3 train.py $ type cn for Chinese Data or en for

这是一个大学生电磁兼容课程实验项目，关于差模电流的仿真小实验。平台为HFSS，文件可以正常运行出仿真结果，有需要的可以下载看看

leetcode高频面试题内部结对编程资源 下面是我可以召集的进行结对编程会议的过程的记录。 :) 结对编程会话前的电子邮件 模板化电子邮件在结对编程会话发生的当天发送（周二/周四@下午 1 点，周日@上午 10 点） 模板化的电子邮件链接到我们内容丰富的文档，以及会话的时间（如果/当会话时间发生变化时，这将必须更新 邮件还明确指出，研究员应在 5 分钟内到达，否则将被锁在房间外 模板位于 Streaks Gmail 共享 Pathrise 帐户中 在结对编程会话之前要做的事情 找到一个问题来询问会话。 我这样做... 去leetcode并按标签过滤问题（寻找出现频率高的POPULAR问题） 查看标签的原因是为了确保我不会总是最终选择具有相同答案类型的问题（我发现我正在做很多 DFS 问题，因为这是很多 leetcode 媒体的答案） 我确保我有一个我理解的解决方案。 有时我自己写，有时我只是在 leetcode 的讨论部分找到有人写的像样的。 创建内容指南并发布问题。 为了保持一致性，请遵循以下格式： 标题是“结对编程：” 群组 ID 是“JAN17A”，请确保您在此处按 Enter

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Android 蓝牙设备配对pair流程（协议栈）图，非常详细的从btif-bta-btm-hci 数据流程走向，以及从controller收到数据到btm层，将Android 源码使用流程图的形式画了出来，使Android 蓝牙开发者更清楚数据收发走向，代码流程更加形象生动，能够很快的熟悉Android 蓝牙源码，利于后面问题处理和BUG解决。

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新冠疫情相似句对判定大赛线上第一名方案 pku吴彦祖队朱政烨 赛题分析 赛题背景 如何通过自然语言技术将问答进行相似分类仍然是一个替代的问题。如识别患者相似性问题，有利于理解患者真正诉求，帮助快速匹配正确答案，提升患者获得感；归纳医生相似答案，有助于分析答案规范性，保证疫情期间问诊规范性，避免误诊。 任务目标 比赛整理近万条真实语境下疫情相关的患者提问句对，要求选手通过自然语言处理技术识别相似的患者问题。 数据示例 查询1 查询2 标签 每晚运动后咯血，是怎么了？ 每晚运动后咯血是什么原因？ 1个 每晚运动后咯血，是怎么了？ 每晚运动后为什么会咯血？ 1个 每晚运动后咯血，是怎么了？

point_pair_feature_pcl point_pair_feature_pcl是的点对特征匹配算法的并行实现。 它是复制和修改版本 要求 要构建此项目，您将需要： 点云库（PCL 1.8）：内置CUDA支持。 CUDA> 10 的cmake 2.8 编译并运行 在编译项目之前，请先检查设备的cuda功能。 您可以在CUDA_NVCC_FLAGS中的CMakeLists.txt文件上设置特定功能。 mkdir build cd build cmake .. make ./demo