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搜索资源列表

  1. 基于归纳学习和汉字汉字映射表的汉日命名实体对等提取方法

  2. 命名实体翻译等效项提取在机器翻译（MT）和跨语言信息检索（CLIR）中起着至关重要的作用。 传统方法通常基于大规模并行或可比语料库。 但是，这些研究的适用性受到限制，主要是因为缺乏所需规模的平行语料库，特别是对于中文和日文的语言对。 在本文中，我们提出了一种基于中文和日文特征的方法，该方法基于单语语料库中的归纳学习（IL），自动提取中日命名实体（NE）的翻译对等词。 该方法采用中文汉字和日语汉字映射表（HKMT）来计算日语和汉语之间NE实例的相似性。 然后，通过从中文和日语的高相似性NE实例中提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：393216
    • 提供者：weixin_38742421

  1. nseit-2021-03:2021年3月为NSEIT归纳批次举办的Java-Oracle课程材料-源码

  2. nseit-2021-03:2021年3月为NSEIT归纳批次举办的Java-Oracle课程材料

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_42100032

  1. 前端面试知识点小归纳.xmind

  2. 前端面试知识点小归纳.xmind

  3. 所属分类：Javascript

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：207872
    • 提供者：gbzaq12359

  1. 无监督双语词典归纳的对抗训练

  2. 无监督双语词典归纳的对抗训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：867328
    • 提供者：weixin_38727980

  1. 合奏归纳迁移学习

  2. 合奏归纳迁移学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：144384
    • 提供者：weixin_38678796

  1. 操作系统知识点归纳.pdf

  2. 操作系统知识点归纳.pdf

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：256000
    • 提供者：f1305552392

  1. 表单测试用例归纳与总结

  2. 新入职公司，感觉测试部各位同事抒写的用例都不太标准。也许是出来久的缘故，很少去总结用例之间的关系。比如边界值分析法、等价类分析法、因果图分析法等等，这些本该对我们测试用例做指导工作的方法。在实际测试中往往没有那么多时间进行归纳与分析。由此，本人借51这个黄金时间对之前在公司实习一个星期后，对表单测试用例、上传组建测试用例等在Web系统测试中比较集中的用例进行了深入的分析和总结，由此拿出分析结果与各位分享一下。如有什么错误或不足之处希望各位能回复指出，非常感谢您的参与！使用FreeMind8.0总

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：595968
    • 提供者：weixin_38546024

  1. 归纳半监督大学分类

  2. 归纳半监督大学分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：254976
    • 提供者：weixin_38617196

  1. 具有连续值属性的基于细分的决策树归纳

  2. 具有连续值属性的基于细分的决策树归纳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38602982

  1. docker存储驱动知识归纳总结

  2. 本文大部分内容，摘自docker官方文档.Understandimages,containers,andstoragedrivers译者没有采取原文翻译的方式,而是结合自己的学习进行了归纳总结.要想真正的理解docker的存储驱动，需要先了解docker镜像是如何构建和存储，以及容器如何使用镜像.下面是ubuntu:15.04的镜像分层.一共是４层,每一层都由一些只读并且描绘系统区别的文件组成.上下两张图对比，可以清晰的看到镜像分层关系（上图是官方文档图片，可以看到镜像大小进行了精简，但是ubu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：386048
    • 提供者：weixin_38617413

  1. 归纳偏置多通道CNN：TODO-源码

  2. 概述 这是以下手稿的代码存储库：“具有有限权重范数的多通道线性卷积网络的归纳偏置”（Meena Jagadeesan，Ilya Razenshteyn，Suriya Gunasekar）。 论文摘要 我们研究了线性卷积网络中控制权重的\\ ell_2 $范数所产生的归纳偏置的函数空间特征。 我们从实现空间函数所需权重的最小范数给出的函数空间中的归纳正则化器的角度来看待这一点。 对于具有$ C $输出通道和内核大小$ K $的两层线性卷积网络，我们显示以下内容：（a）如果网络的输入具有单个通道，则

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42160424

  1. 一种新的多媒体分类方法：基于狄利克雷过程的贝叶斯归纳认知算法

  2. 本文提出一种基于狄利克雷过程的贝叶斯归纳认知算法，用于虚拟现实多媒体信息数据分类。 我们提出了一种贝叶斯归纳认知算法框架模型，用于对虚拟现实多媒体数据中的场景进行分类。 多媒体可以在不同的镜头之间切换，未知物体可以多次离开或进入场景，并且可以对场景进行分类。 该算法由贝叶斯归纳认知部分和狄利克雷过程部分组成。 与传统的基于距离的聚集分类算法相比，该算法具有多个优点。 基于Dirichlet过程假设检验的归纳认知算法的贝叶斯算法用于确定哪些合并是有利的，并输出推荐的景深。 该算法可以解释为Diri

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：906240
    • 提供者：weixin_38680671

  1. 通过混合正则化对未标记目标域进行归纳转移学习

  2. 近年来，目睹了对转移学习的日益增长的兴趣。 本文针对分类问题，即与源域分布不同的目标域是完全未标记的，目的是为看不见的数据建立归纳模型。 首先，我们在转导学习的先前工作中分析了类比漂移的问题，并提出了使用归一化方法向期望的类比移动的方法。 此外，我们为归纳转移学习开发了混合正则化框架。 它考虑了三个因素，包括通过流形正则化的目标域的分布几何形状，通过熵正则化的预测概率的熵值以及通过期望正则化的类别先验。 该框架用于使从源域学习的归纳模型适应目标域。 最后，对真实世界文本数据的实验表明了我们的归纳

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：237568
    • 提供者：weixin_38674409

  1. i春秋作家团归纳工具包.zip

  2. i春秋作家团归纳工具包.zip

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：882900992
    • 提供者：weixin_42189774

  1. 神秘的石头：多重镜头的因果归纳任务-源码

  2. 神秘的石头：多重镜头的因果归纳任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：92274688
    • 提供者：weixin_42151373

  1. 一种基于最大熵模型的加权归纳迁移学习方法

  2. 传统机器学习和数据挖掘算法主要基于两个假设:训练数据集和测试数据集具有相同的特征空间和数据分布.然而在实际应用中,这两个假设却难以成立,从而导致传统的算法不再适用.迁移学习作为一种新的学习框架能有效地解决该问题.着眼于迁移学习的一个重要分支——归纳迁移学习,提出了一种基于最大熵模型的加权归纳迁移学习算法WTLME.该算法通过将已训练好的原始领域模型参数迁移到目标领域,并对目标领域实例权重进行调整,从而获得了精度较高的目标领域模型.实验结果表明了该算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：391168
    • 提供者：weixin_38550722

  1. 软考网络工程师下午题命令归纳(完全版合集).rar

  2. 软考网络工程师下午题命令归纳(完全版合集)

  3. 所属分类：软考等考

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：11264
    • 提供者：qq_36813857

  1. 零镜头分类法使用表示学习的学习：论文代码库：使用表示学习的零镜头分类学的归纳：一项实证研究-源码

  2. 使用表示学习的零射流分类法归纳 本文的代码存储库：使用表示学习的零拍分类法归纳：一项实证研究 模组 1.改造嵌入 基于本文实现了改进：将 2.超类型分类器 要根据分类法创建训练数据，请使用以下命令， python3 createTrainingData.py --src_taxonomy= --out_file=.pkl 在哪里， =输入分类法文件路径。 分类文件的格式应与以下位置的Google产品分类相似： : =生成的用于训练超类型分类器模型的训练数据 要训​​练超类型分类器模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42141437

  1. Python知识点归纳项目

  2. Python知识点归纳项目

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：13312
    • 提供者：bruce__ray

  1. 关于FE：知识归纳，内容都在issue里-源码

  2. 关于FE：知识归纳，内容都在issue里

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42121905
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