《tensorflow训练好模型移植到android》教程，共66页pdf格式文档（幻灯片形式），讲解清楚，能很快实现。
涉及两个例子，第一个是将Tensorflow的实例编译成APK，安装运行到Android客户端，立即可以使用；
第二个是自己训练Tensorflow模型，训练几千次之后，将训练好的模型（文档中给出了详细的模型训练，具体训练的图片安装说明再准备提供即可使用），编译成APK，安装运行到Android客户端。
适合初学者，能很快上手。
具体实验环境为MacOS10.13.2；
Tensorflow-master；
androidsdk：api_level=26,build_tools_version="27.0.3"；
androidndk：android-ndk-r12b，api_level=14.另外，第一个编译好的APK实例可以在http://download.csdn.net/download/wuxinxing1981/10232528上下载

一步步教你如何搭建机器翻译系统，包括：1.机器翻译现状41.1什么是机器翻译？41.2相关论文71.3相关会议81.4相关工具82.NMT系统搭建指导92.1获取数据92.2数据预处理102.3模型训练122.4模型的解码及bleu计算133.系统的优化153.1模型的ensemble153.2定制化领域微调153.3迁移学习154.翻译引擎的部署164.1翻译系统概述164.2基于Tensor2tensor的引擎部署164.3简单系统搭建174.4多个模型共同部署的方案185.机器翻译进阶195.1爬虫技术195.2数据清洗195.3数据增强205.4翻译质量评估216.常用框架概述226.1Tensor2tensor226.2Nematus296.3Marian296.4其他框架307.其他307.1Bleu原理307.2BPE原理30

在深度学习的模型训练时，需要大量的带有标注的样本，人工标注是一样费时又费力的工作，LabelImg是为此而推出的一款便捷的标注工具，操作简单，效果良好。

基于Kaggle竞赛数据，原始数据文件较大，故本数据集只选用了train.csv中的5万条样本作为模型训练集（train.csv.gzip），1万条样本作为模型测试集（test.csv.gzip）

今日头条38万条旧事数据，可用于文本分类模型训练，可用LSTM模型训练

書中机器学习(特别是在分类)中一个令人惊讶的常见问题，出现于每个类别的观测样本不成比例的数据集中。
普通的准确率不再能够可靠地度量功能，这使得模型训练变得更加困难。
不平衡类别使得“准确率”失去意义。

本系统是基于svm训练得到的分类器，代码包含了数据集的预处理和模型训练，对给定测试集进行测试，并根据已有标签计算精确度。
代码内有详细注释，下载即可运行。
如有疑问可联系

文件为JSON格式数据，很简单解析，包括歌词、歌名、歌手等信息，包括各种风格的歌曲，大约1万8千首左右（未去重）。
可以用作歌词生成模型训练、中文歌词向量模型训练等。

资源包含全部YOLOV4模型，模型训练的步骤的相关说明都在资源当中。
框架采用的pytorch,信号灯数据集采用的是我自己标注的信号灯数据集，相关数据集的资源可以在我发布的其他资源里找到，数据集的数量庞大，质量优秀，完全可以胜任模型的训练任务。
模型文件经过本人亲身调整和测试，确实有效。
训练过程中遇到的问题和解决方法都写在了资源里的说明中，最终训练完成的权重文件也一并打包上传，有任何问题可以留言。

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

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。