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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Bi-LSTM+CRF模型-源码

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

2025/4/1 16:17:21 389KB tensorflow crf lstm deeplearning

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GRU-neural-networks.zip

可直接运行得到代码

2025/2/12 17:07:01 9KB GRU 神经网络

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Python-字符级语言Torch模型的多层递归神经网络LSTMGRURNN

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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GRUMatlab代码

循环神经网络GRU模型Matlab代码，可直接运行，用于学习。

2023/10/24 10:12:29 448KB e w'w

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天下增值税发票查验平台验证码识别

验证码识别，文本识别收集-CRNN(CNN+GRU/LSTM+CTC)，含部份数据集请怪异博客https://blog.csdn.net/okfu_DL/article/details/90379583使用

2023/3/28 0:41:18 32.85MB 验证码识别

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GRU（GatedRecurrent）神经网络介绍及公式推导

GRU（GatedRecurrentUnit）神经网络是LSTM的一个变体，GRU在保持了LSTM的效果同时又使结构愈加简单，是一种非常流行RNN神经网络，它只有两个门了，分别为更新门tz和重置门tr。
更新门控制前一时刻的状态信息被带入到当前状态中的程度，值越大前一时刻的状态信息带入越多。
重置门控制忽略前一时刻的状态信息的程度，值越小说明忽略得越多。

2023/2/12 7:39:33 208KB GRU 神经网络 Gated Recurr

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批bi-rnn（GRU）编码器和留意解码器的PyTorch实现

2015/6/12 20:17:44 3KB rnn

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股票价格预测-LSTM-TCN-GBDT：运用四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）进行股票价格的预测和预测结果的检验。有四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）用于预测股价并检验预测结果-源码

股票价格预测-LSTM-TCN-GBDT运用四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）进行股票价格的预测和预测结果的检验。

2022/10/28 5:04:15 474KB lstm gru gbdt tcn

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RNN变体——最小门限递归神经网络MGU论文原文

MGUR在GRU的基础上进一步简化，只用一个门限控制前序信息的活动，其结构更简单，效果也不错。

2016/10/8 22:09:16 764KB RNN

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洛伦兹零碎的预测-GRU算法

2017/9/22 3:53:56 33.15MB 代码

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钉钉无人值守自动打卡脚本永不迟到的神器安卓和苹果教程 New!

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

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