论文讲解:https://blog.csdn.net/qq_33302004/article/details/114022635
2024/11/22 0:12:18 921KB 船舶航迹预测 航迹预测 LSTM
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使用keras,tensorflow来.搭建LSTM实现对一组数据进行预测的的Demo
2024/11/2 1:45:36 230KB keras tensorflow python
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MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox™提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络(ConvNet、CNN)和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。
2024/10/23 7:57:32 216.9MB 深度学习
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LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction-master.rar
2024/9/17 17:25:29 104KB lstm
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双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具,可以使用自己的语料进行训练,欢迎大家交流学习。
训练数据需要自己进行获取
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LongShortTermMemoryNetworksforAnomalyDetectioninTimeSeries-LSTM在时序数据中的应用
2024/8/24 22:54:53 1.36MB ml last time series
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Thisbookattemptstosimplifyandpresenttheconceptsofdeeplearninginaverycomprehensivemanner,withsuitable,full-fledgedexamplesofneuralnetworkarchitectures,suchasRecurrentNeuralNetworks(RNNs)andSequencetoSequence(seq2seq),forNaturalLanguageProcessing(NLP)tasks.Thebooktriestobridgethegapbetweenthetheoreticalandtheapplicable.Itproceedsfromthetheoreticaltothepracticalinaprogressivemanner,firstbypresentingthefundamentals,followedbytheunderlyingmathematics,and,finally,theimplementationofrelevantexamples.ThefirstthreechapterscoverthebasicsofNLP,startingwiththemostfrequentlyusedPythonlibraries,wordvectorrepresentation,andthenadvancedalgorithmslikeneuralnetworksfortextualdata.Thelasttwochaptersfocusentirelyonimplementation,dealingwithsophisticatedarchitectureslikeRNN,LongShort-TermMemory(LSTM)Networks,Seq2seq,etc.,usingthewidelyusedPythontoolsTensorFlowandKeras.Wehavetriedourbesttofollowaprogressiveapproach,combiningalltheknowledgegatheredtomoveontobuildingaquestion-and-answersystem.Thebookoffersagoodstartingpointforpeoplewhowanttogetstartedindeeplearning,withafocusonNLP.AllthecodepresentedinthebookisavailableonGitHub,intheformofIPythonnotebooksandscripts,whichallowsreaderstotryouttheseexamplesandextendthemininteresting,personalways.
2024/8/13 14:25:10 6.93MB NLP
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字符级语言Torch模型的多层递归神经网络(LSTM,GRU,RNN)
2024/8/2 1:17:39 448KB Python开发-机器学习
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深度学习股票预测代码lstm+数据.rar深度学习股票预测代码lstm+数据.rar
2024/7/25 20:21:43 2.46MB lstm
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PyChat-LSTMAutoencoder:使用Corenell电影对话语料库上的LSTM自动编码器模型实现的适用于Facebook的聊天机器人
2024/7/21 11:57:02 33.42MB Python
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡