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  1. N-gram语言模型

  2. 本项目利用python实现N-gram语言模型,采用的平滑算法是Kneser-Ney平滑。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-06-07
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:w1745198165
  1. CaseStudy_构建选址分析模型.pdf

  2. #前言| 影响销售额的选址要素 #推荐步骤 #相关性分析| 准备阶段– 把门店落在地图上并生成商圈 相关性分析| 准备阶段– 抽出门店商圈数据 相关性分析| 准备数据(内部门店&外部商圈数据) 相关性分析| 分析与销售额的相关因子推荐步骤 MarketAnalyzer 模型确立 抽取代表性城市 构建开发人员方 整理内部数据 所有开业城市 便使用的系统平 准备外部数据 调配外部数据 并导入模型 模型完善验证 小规模测试 系统构建 http://www.youshi-tech.com 选址赢家 c
  3. 所属分类:餐饮零售

    • 发布日期:2019-10-12
    • 文件大小:675840
    • 提供者:tony_jyo
  1. pytorch_classification:利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码-源码

  2. pytorch_classification 利用pytorch实现图像分类,其中包含的密集网,resnext,mobilenet,efficiencynet,resnet等图像分类网络,可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法 实现功能 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测,修正与投票融合 利用flask实现模型云端api部署 使用tta测试时增强进行预测 添加label s
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_42131352