python 速查表

Bert-BiLSTM-CRF-pytorch版源代码，实体识别

【实例简介】 1.给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系 2.基于上述初步匹配结果，实现spatial coding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配 3.将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分

通过Python给Shape文件添加字段，需要ArcGIS 10.0 以上版本支持

图片分类，图像识别，目标检测的resnet50，python实现。

openmv寻找色块，测距，定时发送数据

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【实例简介】配置批文件路径，根据匹配串匹配相关文件，进行复制保存

kaggle上对旧金山城市的犯罪案件进行分类，属于多分类问题，提供的数据特征包含时间、地点、描述等。本实例包含数据集和代码，机器学习方法是朴素贝叶斯和逻辑回归

适读人群 ：对自然语言处理感兴趣的普通程序员、算法工程师，计算机专业本科生，低年级研究生。 配套代码集成到广受欢迎的自然语言处理工具包 HanLP 中，Java 与 Python 代码双实现，适合培训。 你一定能看懂的自然语言处理（NLP）入门教程！ 这是一本把读者阅读体验放在首位的中文 NLP 图书，作者采用从问题到算法再到工程实现的写作思路，只允许必不可少的公式出现，降低了读者学习的门槛，通俗易懂、容易上手。是一本可以在地铁上也能学会 NLP 开发的图书。 全书有以下特点： 1. 图文并茂，算法、公式、代码相互印证，Java 与 Python 双实现。 2. 学习路径清晰，问题导向、算法实现、工程实战，简单易懂好上手，双色印刷阅读体验佳。 3. 业内专家——工业界周明、李航、刘群、王斌、杨攀，学术界宗成庆、刘知远、张华平 联合推荐。 4. 作者何晗（@hankcs）兼具一线实战经验与硬核学术背景。自然语言处理开源项目 HanLP 作者（GitHub Star 数远超宾夕法尼亚大学的 NLTK、斯坦福大学的 CoreNLP 以及哈工大的 LTP）埃默里大学计算机博士生，研究方向是句法分析、语义分析与问答系统。 【文件目录】 《自然语言处理入门》随书代码 ├── README.url├── hanlp-java.zip└── hanlp-python.zip0 directories, 3 files