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  1. 掌中蝶功能介绍，hand123最新手机助理

  2. 蝴蝶效应（ The Butterfly Effect）是指在一个动力系统中，初始条件下微小的变化能带动整个系统的长期的巨大的连锁反应。 先从美国麻省理工学院气象学家洛伦兹（Lorenz）的发现谈起。为了预报天气，洛伦兹（Lorenz）用计算机求解仿真地球大气的13个方程式，意图是利用计算机的高速运算来提高长期天气预报的准确性。1963年的一次试验中，为了更细致地考察结果，他把一个中间解0.506取出，提高精度到0.506127再送回。而当他到咖啡馆喝了杯咖啡以后回来再看时竟大吃一惊：本来很小的

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-07-10
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：jackssybin

  1. 文本分类论文（3），知网上下载的

  2. 文本分类论文（3），知网上下载的 给大家分享一下，如果影响到其他人，请通知我。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-14
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：jiayucunyan

  1. asp图书管理系统(毕业设计)

  2. 目录 1 绪论 1 1.1 开发背景 1 1.2 开发工具的选用及介绍 1 2总体分析与设计 3 2.1系统分析 3 2.2 系统目标 3 2.3总体需求 4 2.4系统模块流程图 5 2.5数据库设计 6 3 详细设计 8 3.1 用户登陆页面 8 3.2图书查询页面 9 3.3统计超期 11 3.4数据库备份和还原 12 3.5图书添加 13 3.6用户管理 15 3.7最新添加的图书 16 3.8图书分类浏览 17 3.9给超期用户发消息提醒 18 4毕业设计小结 20 5致谢 21 6

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-10-09
    • 文件大小：991232
    • 提供者：alonebar

  1. 2009计算机 毕业设计 诚信体育用品

  2. 毕业设计(开题报告) 题目： 诚信体育用品 在线购物系统的开发 班 级：___ __ _____ 姓 名：___ _________ 学 号：___ _ ______ 指导教师：___ ________ 时 间：__ _______ 第1章 绪论 1.1 课题的背景 本系统描术了通过包括因特网在内的计算机网络来购买商品、服务信息的过程。随着社会的发展，网络的普及，网上购物已成为在线业务的重要载体。B2C(企业与客户)能 够绕过中介（如批发商、销售商或经销商）建立与客户的直接关系。网站还可以为用

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-11-06
    • 文件大小：887808
    • 提供者：cmz68799334

  1. 基于句子向量空间模型的案例知识库关键技术研究

  2. 随着信息技术的发展，经验知识管理已成为企事业单位的核心竞争力量。在人类的经验知识结构中，非结构化知识占很大比例，案例知识是非结构化经验知识的一种重要的形式，案例知识的高效交流、共享和充分利用已成为借鉴已有经验知识来解决新问题的源泉。存储案例知识的案例知识库是基于案例推理的基础和必要条件，案例知识库的研究有深远意义。 本文重点研究基于本体和句子向量空间模型(SVSM，Sentence Vecter Space Model)的案例知识库关键技术，完成的主要工作如下： 1．建立了案例知识库的三层立体

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：chunjunlu

  1. 校友录系统（带源码）

  2. CC校友录免费版(毕业入世版) 使用说明 想到毕业，一种别样的情绪立刻塞满心的空间：书籍、桌子、凳子]被褥被运出教室和宿舍的那一刻，我的学生们就要挥别校园。草坪、球场、操场、图书馆、自习室、教室、宿舍……曾记录我们的足迹，记录着我们的欢笑，毕业一挥手，就把我们分离；纪念册、毕业照、写满回忆与伤感……好老师、好同学、好朋友们也将不再日夜相聚…… 来到水房，看到一个水龙头没关，底下的水盆里，水早已四溢。我依靠在墙壁上看着水哗哗地流着，一下子特别伤感，我走过去，把水龙头拧了又拧……但是我知道，有些东

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2011-12-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：xxl6097

  1. 非负矩阵与张量分解及其应用

  2. 阵的低秩逼近是一种大规模矩阵低秩近似表示技术，是从大规模、复杂的数据中 寻求数据潜在信息的一种强有力方法。非负矩阵分解（ Nonnegative MatrixFactorization, NMF)） 是矩阵的低秩逼近方法之一，它是指被分解的矩阵和分解结果矩阵的数值都 是非负的。由于该方法符合数据的真实物理属性，数据的可解释性强，分解结果能够表 示事物的局部特征，且模型符合人们对于客观世界的认识规律（整体是由局部组成的） 等优点， 模型和算法自提出以来得到了广泛研究和应用，已经被成功地应用到许多

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：puppet_love

  1. 基于ngram多特征的流量载荷类型分类方法（论文）

  2. 丁杰u 黄亮3庹宇鹏〃 桑亚飞u 张永铮1 1(中国科学院信息工程研究所北京100093) 2(中国科学院大学北京100049) 3 (国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029) VoL34 No.2 Feb. 2017 摘 要 相关研究具有重要意义。 目前，网络流量分类技术主要按照应用类型或者协议类型对网络流量分类，不能够对未 知流量和加密流量进行分析和识别。因此提出一种基于n-gram多特征的流量载荷类型分类方法来实现对网络 数据包中传输内容的类型的识别，即将流量按照其载荷类型分

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2019-07-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_37717661

  1. Decoupled Attention Network for Text Recognition——论文解读

  2. 摘要: 文字识别方法在不规则文本识别上，多采用attention的方式，但是采用自回归模型的attention容易存在attention对齐的问题。文章提出了一个 a decoupled attention network (DAN)网络。其主要由：1.特征采集器;2.一个卷积对齐模块，根据编码器的输出进行特征对齐；3.一种解耦的文本解码器，通过联合使用特征图和注意图进行最终预测 介绍 attention在文字识别中一般是用于特征对齐和文字识别（最后的分类部分），传统的attention一般利

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-08
    • 文件大小：579584
    • 提供者：weixin_38602098

  1. nlp-journey：与自然语言处理有关的文档，文件和代码，包括主题模型，单词嵌入，命名实体识别，文本分类，文本生成，文本相似性，机器翻译）等。 所有代码均已实现intensorflow 2.0-源码

  2. NLP旅程 全部在tensorflow 2.0中实现， 1.基础 2.书籍（ 代码：txqx） 图形模型手册。 深度学习。 神经网络和深度学习。 语音和语言处理。 3.论文 01）变压器纸 BERT：用于语言理解的深度双向变压器的预训练。 GPT-2：语言模型是无监督的多任务学习者。 Transformer-XL：Transformer-XL：超出固定长度上下文的注意力语言模型。 XLNet：用于语言理解的通用自回归预训练。 RoBERTa：稳健优化的BERT预训练方法。 D

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42103587

  1. pyss3：一个Python包，使用可解释AI的可视化工具实现了用于文本分类的新模型-源码

  2. 一个Python包，使用可解释AI的可视化工具实现了用于文本分类的新模型 :sushi: 在线现场演示： ： :soft_ice_cream: :ice_cream: :shortcake: SS3文本分类器是一种新颖的文本分类监督机器学习模型，能够自然地解释其基本原理。 它最初是在论文 （ ）的第3节中介绍的。 鉴于其白盒性质，它允许研究人员和从业人员部署可解释的，因此更可靠的文本分类模型（这对于处理那些可能以某种方式影响人们生活的分类问题的人特别有用）。 注意：此软件包还包含了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：47185920
    • 提供者：weixin_42131541

  1. chinese_text_cnn：TextCNN Pytorch实现中文文本分类情感分析-源码

  2. TextCNN Pytorch实现中文文本分类 论文 参考 依赖项 python3.5 pytorch == 1.0.0 torchtext == 0.3.1 jieba == 0.39 词向量 （这里用的是Zhihu_QA知乎问答训练出来的单词Word2vec） 用法 python3 main.py -h 训练 python3 main.py 准确率 CNN-rand随机初始化嵌入 python main.py Batch[1800] - loss: 0.009499 a

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42165980

  1. 宠物：此存储库包含用于“为少数文本分类和自然语言推断开发完形填空问题”的代码-源码

  2. 模式开发培训（PET） 该存储库包含用于的代码，而。 论文介绍了模式探索训练（PET），这是一种半监督训练程序，将输入示例重新编写为填空样式短语。 在低资源环境中，尽管参数少99.9％，但PET和iPET明显优于常规监督训练，各种半监督基线甚至GPT-3。 PET的迭代变体（iPET）可以训练多代模型，甚至可以在没有任何训练数据的情况下使用。 ＃例子 训练模式 Yelp（完整版） AG新闻 雅虎问题 MNLI 0 无监督 33.8 69.5 44.0 39.1 iPET 56

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_42099116

  1. txtai：基于AI的搜索引擎-源码

  2. 人工智能驱动的搜索引擎 txtai在文本的各个部分上建立了一个AI驱动的索引。 txtai支持构建文本索引以执行相似性搜索并创建基于提取问题的系统。 txtai还具有用于零镜头分类的功能。 NeuML使用txtai和/或其背后的概念来支持我们所有的自然语言处理（NLP）应用程序。 示例应用程序： 用于医学/科学论文的AI驱动的文献发现和审阅引擎 AI的标题和故事文本的理解 事实驱动的实时体育赛事和新闻网站 直接从终端询问编码问题 txtai构建在以下堆栈上： Python 3.6+ 安装

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：142336
    • 提供者：weixin_42150341

  1. Screening-Childrens-Writing-Level-With-NLP:NLP项目，将TF-IDF和Word2Vec应用于预先标记的k-12学生论文的语料库，以预测学生的写作水平-源码

  2. 更新02/02/2021：添加了基于BERT的分类器，并使用了Bigrams进行了实验（无明显改进） 更新02/03/2021：修订的BERT（使用的带库的磁带库）（准确度略有提高，达到62.069％） 要做的事情：添加句子长度功能并将其合并到模型中 应用机器学习评估学生的写作水平 该模型是概念验证的机器学习模型，用于基于先前分类的文本的语料库评估学生的写作水平。 给定可用语料库的大小，并且某些课文被归为多个年级，因此将课文分为以下年级类别：初等（k-2），初中（3-4），初中（5 -8）和高中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：weixin_42151036