Roughlyinspiredbythehumanbrain,deepneuralnetworkstrainedwithlargeamountsofdatacansolvecomplextaskswithunprecedentedaccuracy.Thispracticalbookprovidesanend-to-endguidetoTensorFlow,theleadingopensourcesoftwarelibrarythathelpsyoubuildandtrainneuralnetworksforcomputervision,naturallanguageprocessing(NLP),speechrecognition,andgeneralpredictiveanalytics.AuthorsTomHope,YehezkelResheff,andItayLiederprovideahands-onapproachtoTensorFlowfundamentalsforabroadtechnicalaudience—fromdatascientistsandengineerstostudentsandresearchers.You’llbeginbyworkingthroughsomebasicexamplesinTensorFlowbeforedivingdeeperintotopicssuchasneuralnetworkarchitectures,TensorBoardvisualization,TensorFlowabstractionlibraries,andmultithreadedinputpipelines.Onceyoufinishthisbook,you’llknowhowtobuildanddeployproduction-readydeeplearningsystemsinTensorFlow.

Autohome基于Scrapy爬虫框架,实现对于汽车之家-文章举行定向爬虫，并将抓取的数据寄存进MongoDB中。
前期将对于抓取数据举行约莫的阐发以及NLP的责任。

BERT在Azure机械学习效率上此回购搜罗终端到终真个食谱以及的（双向编码器谈判来自变形金刚）用语言表白模子。
伯特BERT是一种语言展现模子，其特色在于能够实用捉拿语料库中深层以及怪异的文本关连。
在原始论文中，作者证明晰BERT模子能够很约莫地改编以构建用于许多NLP责任的最新模子，搜罗文天职类，命名实体识别以及下场解答。
在此堆栈中，咱们提供了条记本，使开拓人员能够从语料库中重新熬炼BERT模子，并微调现有的BERT模子以处置特意的责任。
此回购中提供了的扼要可快捷末了使用BERT。
预熬炼BERT预熬炼中的挑战将BERT语言展现模子预熬炼到所需的准确性水平是极其具备挑战性的。
下场，大大都开拓人员从在尺度语料库（譬如Wikipedia）上经由预熬炼的BERT模子末了，而不是重新末了熬炼它。
假如在与熬炼前步骤中使用的语料库相似的语料库上熬炼最终模子，则此策略下场很好。
然则，

NLP、搜索、广告、风控、大数据等。

ICLR采用公开评审，可以提前看到这些论文。
本文发现基于因果推理（CausalInference）相关的投稿paper很多，因果推理，以及反事实等相关理论方法在CV、NLP都开始有相关的应用了，这个前沿的方法遭到了很多人的关注。

《NLP汉语自然语言处理原理与实现》第九章LSTM的python的代码实现，使用python3实现。
可运转。

涛哥最新出品的体系化《用户画像综合项目教程》，涵盖用户画像技术架构设计、用户画像标签模型设计、各类现实标签、统计标签、模型标签、策略标签等的具体实现，包含idmapping，图计算sparkgraphx，朴素贝叶斯模型，评论文本NLP分析等各类算法非常适合有一定大数据开发技术基础，但缺乏综合项目经验的同学学习

NLP实体辨认，最全机构词库（600多万）

中国科学院大学，春季学期，宗成庆老师的自然言语处理的期末试卷。
国科大宗成庆老师nlp课程的期末试卷。

在人类大脑的大致启发下，经过大量数据训练的深层神经网络可以以前所未有的精度解决复杂的任务。
本实用书提供了TensorFlow的端到端指南，TensorFlow是领先的开源软件库，可协助您构建和训练神经网络，用于计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别和一般预测分析。
作者TomHope、YehezkelResheff和ItayLider为从数据科学家和工程师到学生和研究人员的广大技术受众提供了一种实践性的TensorFlow基础方法。
在深入讨论诸如神经网络架构、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库和多线程输入管道等主题之前，您将首先学习TensorFlow中的一些基本示例。
完成本书后，您将知道如何在TensorFlow中构建和部署生产就绪的深度学习系统。

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。