共8400多对中英语句，已预处理，中文用jieba分了词，标点符号没问题，保存于en-zh.csv，分隔符是制表符\t（不是默认逗号）。
句粒度，但有不少长句，裁剪后5w对也够用。
原始数据集也在包中，其中en-zh_News.tmx有一部分句子有问题，（en-zh.csv丢弃了有问题的句子），如果必要建议不要直接使用该文件。
另外附赠我对语料的预处理文件（propressor.py），以及数据集（pytorch的Dataset）等相关的实现（LangData.py)。
如果又可以改善的地方，欢迎留言
句粒度，但有不少长句，裁剪后5w对也够用。
原始数据集也在包中，其中en-zh_News.tmx有一部分句子有问题，（en-zh.csv丢弃了有问题的句子），如果必要建议不要直接使用该文件。
另外附赠我对语料的预处理文件（propressor.py），以及数据集（pytorch的Dataset）等相关的实现（LangData.py)。
如果又可以改善的地方，欢迎留言
2025/7/16 16:52:35
35.14MB
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博客地址：https://blog.csdn.net/wen_fei/article/details/80261047VGG-Face模型Pytorch版本，使用Pytorch的torch.load(VGG_FACE_LOCATION)可直接读取，基于千万张人脸数据训练，
2025/7/11 8:25:18
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简介：
机器学习 深度学习 pytorch tensorflow
机器学习 深度学习 pytorch tensorflow
2025/6/15 19:55:41
662KB
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NER-LSTM-CRF一个易于使用的命名实体识别（NER）工具包，在张量流中实现了LSTM+[CNN]+CRF模型。
该项目短期内不再维护，PyTorch版本：:1.型号Bi-LSTM/Bi-GRU+[CNN]+CRF，其中CNN层针对英文，捕获字符特征，通过参数use_char_feature控制self.nil_vars.add（self.feature_weight_dict[feature_name].name）。
2.用法2.1数据准备训练数据处理成下列形式，特征之间用制表符（或空格）替换，每行共n列，1至n-1列为特征，最后一列为labe
该项目短期内不再维护，PyTorch版本：:1.型号Bi-LSTM/Bi-GRU+[CNN]+CRF，其中CNN层针对英文，捕获字符特征，通过参数use_char_feature控制self.nil_vars.add（self.feature_weight_dict[feature_name].name）。
2.用法2.1数据准备训练数据处理成下列形式，特征之间用制表符（或空格）替换，每行共n列，1至n-1列为特征，最后一列为labe
2025/4/1 16:17:21
389KB
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本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层没有调用tensorflow,pytorch等深度学习框架，手动实现了各层的反向传播BP算法
60KB
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基于GPT2模型的5言和7言诗歌生成的测试项目，使用pytorch框架，里面包含了几万首古诗和已经编好码的字典和数据集，由于模型太大，上传不便，大家自己跑一下训练代码就可以了，跑了20轮之后的模型，目测效果还可以，至少我本人是写不出来这些诗歌了，哈哈
2025/3/14 19:52:11
27.24MB
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此文件为yolo模型（1-3）的pytorch实现以及ssd目标检测的pytorch实现
2025/3/13 11:41:51
53.24MB
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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
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