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1. format

  Ironpython客户端的初始化文件,可实现多种功能(Initial file for Ironpython client for a variety of functions)

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2020-06-17发布

2. format

说明:  Ironpython客户端的初始化文件,可实现多种功能(Initial file for Ironpython client for a variety of functions)

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2020-06-17发布

3. train

  自然语言处理模型的语料库,用于训练NLP模型(Corpus for training NLP model)

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2020-06-17发布

4. train

说明:  自然语言处理模型的语料库,用于训练NLP模型(Corpus for training NLP model)

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2020-06-17发布

5. GPT2-Chinese

  中文的GPT2模型训练代码,基于Pytorch-Transformers,可以写诗,写新闻,写小说,或是训练通用语言模型等。(Chinese GPT2 model training code, based on Pytorch-Transformers, can write poetry, news, fiction, or training general language model.)

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2020-06-17发布

6. GPT2-Chinese

说明:  中文的GPT2模型训练代码,基于Pytorch-Transformers,可以写诗,写新闻,写小说,或是训练通用语言模型等。(Chinese GPT2 model training code, based on Pytorch-Transformers, can write poetry, news, fiction, or training general language model.)

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2020-06-17发布

7. UDP

  基于UDP协议的文件传输系统,采用python语言编程实现。(File transfer system based on UDP protocol.)

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2020-06-17发布

8. UDP

说明:  基于UDP协议的文件传输系统,采用python语言编程实现。(File transfer system based on UDP protocol.)

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2020-06-17发布

9. 深度学习之八:机器学习之KNN原理与代码实现

  给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k (k <= 20)个实例,这 k 个实例的多数属于某个类, 就把该输入实例分为这个类。(Given a training data set, the nearest K (k <= 20) instances to the new input instance are found in the training data set. Most of the K instances belong to a class. The input instance is categorized into this class.)

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2020-06-17发布

10. 机器学习之AdaBoost原理与代码实现

  Adaboost体现的是“三个臭皮匠,胜过一个诸葛亮”,它是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器), 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)(Adaboost embodies "three smelly cobblers are better than one Zhuge Liang". It is an iterative algorithm. Its core idea is to train different classifiers (weak classifiers) for the same training set. Then these weak classifiers are combined to form a stronger final classifier (strong classifier).)

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2020-06-17发布

11. 机器学习原理之logistic回归算法与代码实现

  根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类,其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数(权重系数),主要应用于二分类。(Based on the existing data, regression formulas are established to classify the classification boundary lines. The core of this method is to find the best regression coefficients (weight coefficients) through the optimization algorithm, which is mainly used in the second classification.)

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2020-06-17发布

12. 机器学习之朴素贝叶斯算法原理与代码实现

  朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单,也很容易实现,多用于文本分类,比如垃圾邮件过滤。(Naive Bayes is one of the classical machine learning algorithms, and is also one of the few classification algorithms based on probability theory. Naive Bayesian principle is simple and easy to implement. It is mostly used for text categorization, such as spam filtering.)

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13. 深度学习之八:机器学习之KNN原理与代码实现

说明:  给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k (k

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2020-06-17发布

14. 机器学习之AdaBoost原理与代码实现

说明:  Adaboost体现的是“三个臭皮匠,胜过一个诸葛亮”,它是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器), 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)(Adaboost embodies "three smelly cobblers are better than one Zhuge Liang". It is an iterative algorithm. Its core idea is to train different classifiers (weak classifiers) for the same training set. Then these weak classifiers are combined to form a stronger final classifier (strong classifier).)

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2020-06-17发布

15. 机器学习原理之logistic回归算法与代码实现

说明:  根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类,其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数(权重系数),主要应用于二分类。(Based on the existing data, regression formulas are established to classify the classification boundary lines. The core of this method is to find the best regression coefficients (weight coefficients) through the optimization algorithm, which is mainly used in the second classification.)

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2020-06-17发布

16. 机器学习之朴素贝叶斯算法原理与代码实现

说明:  朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单,也很容易实现,多用于文本分类,比如垃圾邮件过滤。(Naive Bayes is one of the classical machine learning algorithms, and is also one of the few classification algorithms based on probability theory. Naive Bayesian principle is simple and easy to implement. It is mostly used for text categorization, such as spam filtering.)

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2020-06-17发布

17. test

  使用Python语言,基于逻辑回归的算法,实现房价的预测(predict housing price)

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2020-06-17发布

18. test

说明:  使用Python语言,基于逻辑回归的算法,实现房价的预测(predict housing price)

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2020-06-17发布

19. convolutional

  基于卷积神经网络的案例,使用初学者使用和学习(Case Study Based on Convolutional Neural Network)

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2020-06-16发布

20. convolutional

说明:  基于卷积神经网络的案例,使用初学者使用和学习(Case Study Based on Convolutional Neural Network)

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2020-06-16发布