[搜索引擎] 网络文本语料预处理程序

说明： 用于处理新闻，微博，微信文章，等文本语料。最终可以将标题，正文等分行写入txt文件。
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[搜索引擎] nltk_data nltk语料库下载

说明： 最近在学Python自然语言处理，要用到nltk这个库的各种内置语料库，然而我nltk.download()的时候经常下载一半就卡了，浪费了很多时间。特意分享给大家~
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[搜索引擎] C3001-17程序

说明： 三菱PLC控制的自动化装配程序设计方案梯形图，可以实现快速装配的自动化技术。
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[搜索引擎] 遗传算法在六子棋线型值调整中的应用

说明： 本文详细介绍了遗传算法在六子棋线型值调整中的应用。
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[搜索引擎] PC游戏编程（人机博弈）高清完整加索引版

说明： PC游戏编程（人机博弈）高清完整版，另自行加注索引，便于学习。
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[搜索引擎] netifix 这个名称不短吧

说明： 推荐系统学习文档，推荐系统学习文档， 推荐系统学习文档， 推荐系统学习文档，
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[搜索引擎] 基于Lire库搜索相似图片源码

说明： 使用Lire来进行图片的搜索示例代码，包括创建索引和搜索。博客链接：https://blog.csdn.net/u010889616/article/details/81155701
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[搜索引擎] Training and Analyzing Deep Recurrent Neural Networks

说明： Abstract Time series often have a temporal hierarchy, with information that is spread out over multiple time scales. Common recurrent neural networks, however, do not explicitly accommodate such a hierarchy, and most research on them has been focusi
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[搜索引擎] Learning Recurrent Neural Networks with Hessian-Free Optimization

说明： James Martens JMARTENS @ CS . TORONTO . EDU Ilya Sutskever ILYA @ CS . UTORONTO . CA University of Toronto, Canada Abstract In this work we resolve the long-outstanding problem of how to effectively train recurrent neu- ral networks (RNNs) on comple
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[搜索引擎] Continuous-Time Recurrent Neural Networks

说明： Abstract—This paper studies the approximation ability of con- tinuous-time recurrent neural networksto dynamical time-variant systems. It proves that any finite time trajectory of a given dynam- ical time-variant system can be approximated by the in
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[搜索引擎] Introduction to Recurrent Neural Networks

说明： • Why Recurrent Neural Networks (RNNs)?? • The Vanilla RNN unit? • The RNN forward pass? • Backpropagation refresher? • The RNN backward pass? • Issues with the Vanilla RNN? • The Long Short-Term Memory (LSTM) unit? • The LSTM Forward & Backward pas
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[搜索引擎] A tutorial on training recurrent neural networks

说明： Abstract: This tutorial is a worked-out version of a 5-hour course originally held at AIS in September/October 2002. It has two distinct components. First, it contains a mathematically-oriented crash course on traditional training methods for recurr
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