[深度学习] GoogleNews-vectors-negative300.bin 压缩包3/3

说明： KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
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[深度学习] GoogleNews-vectors-negative300.bin 压缩包2/3

说明： KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
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[深度学习] GoogleNews-vectors-negative300.bin 压缩包1/3

说明： KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True)
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[深度学习] 生物学分析工具CLASTAL X

说明： CLUSTALX－是CLUSTAL多重序列比对程序的Windows版本。 CClustal X为进行多重序列和轮廓比对和分析结果提供一个整体的环境。 序列将显示屏幕的窗口中。采用多色彩的模式可以在比对中加亮保守区的特征。窗口上面的下拉菜单可让你选择传统多重比对和轮廓比对需要的所有选项
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[深度学习] 生物学分析工具DNAman

说明： DNAman，是美国LynnonBiosoft公司开发的高度集成化的分子生物学应用软件。 几乎可完成所有日常核酸和蛋白质序列分析工作，包括多重序列比对、PCR引物设计、限制性酶切分析、蛋白质分析、质粒绘图等。
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[深度学习] 生物学分析工具

说明： MEGA 的全称是Molecular Evolutionary Genetics Analysis 分子进化遗传分析。MEGA is an integrated tool for automatic and manual sequence alignment, inferring phylogenetic trees, mining web-based databases, estimating rates of molecular evolution, and testing evoluti
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[深度学习] 神经网络实现识别手写数字代码

说明： 该项目在开发过程中没有用到F6层，主要包括2个卷积层、2个池化层、1个全连接层，外加输入及输出，共7层网络。实际训练时采用最大值池化、双曲正切激活函数，经过8轮迭代训练，手写数字识别准确率即达到99%。
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[深度学习] 深度学习时代的目标检测综述

说明： 该文档总结了目前深度学习时代的目标检测算法综述，欢迎下载学习~~~
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[深度学习] ID-CNN+CRF

说明： 针对中文命名实体识别（NER），采用IDCNN+CRF的方法。
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[深度学习] 命名实体识别（Standford）

说明： 斯坦福NLP的信息提取，包括命名实体识别和关系提取等。
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[深度学习] Neural Architectures for Named Entity Recognition

说明： Neural Architectures for Named Entity Recognition。中文命名实体识别论文，方法是BiLSTM+CRF。
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[深度学习] 基于TensorFlow的项目实例

说明： 实例包括： CNN、图像相关：包含图像分类、目标检测、人脸识别、风格迁移，同时包含GAN、cGAN、CycleGAN等和GAN相关的内容 RNN、序列相关：文本生成、序列分类、训练词嵌入、时间序列预测、机器翻译等等。 强化学习：主要复现一些基础的算法，如Q Learning、SARSA、Deep Q Learning等。
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