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
2023/9/26 1:34:17
2.05MB
1
这里面包含整个基于神经网络深度学习实现手写体识别项目，包括原始数据训练数据训练模型测试数据等总共是三种方式实现这是第二种和模型
2023/9/25 15:31:13
11.13MB
1
简体中文|简介PaddleNLP2.0具有丰富的模型库，简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力，可以为飞轮开发者提升文本建模效率，并提供基于Padddle2.0的NLP领域最佳实践。
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
2023/9/23 16:01:53
2.33MB
1
该设计要求学生以水、电、气等能源的收费为背景，设计、开发一套“能源收费管理系统”软件。
通过该题目的设计、开发，使学生初步得到数据库开发的训练，全面培养软件开发过程中的分析、设计、编码、测试及文档规范书写的能力，得到软件开发的综合训练，提高解决实际问题的能力。
通过该题目的设计、开发，使学生初步得到数据库开发的训练，全面培养软件开发过程中的分析、设计、编码、测试及文档规范书写的能力，得到软件开发的综合训练，提高解决实际问题的能力。
2023/9/23 5:58:01
222KB
1
基于CNN的静态手势识别系统，完整代码实现，可以基于二值化模型和高斯肤色模型对手掌分割，不包含训练好的CNN权值文件，需要的可以看博客另外下载。
2023/9/22 6:34:12
5.89MB
1
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。
2023/9/21 17:57:57
12.54MB
1
机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码，只是改了一点bug和增加了一点功能输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线，然后转化为01矩阵，用knn算法找训练数据中最相近的k个，现在应该是可以对所有字符进行训练和识别，只是训练数据中还只有数字而已，想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次，现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了，并且每次识别的时候会将此次识别的数字和01矩阵存入训练数据文件夹中，增加以后识别的正确率，识别错了的话需要输入正确答案来扩充训练数据
2023/9/21 3:58:52
15KB
1
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