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中文分词工具 MiNLP-Tokenizer

MiNLP-Tokenizer是小米AI实验室NLP团队自研的中文分词工具,基于深度学习序列标注模型实现,在公开测试集上取得了SOTA效果。其具备以下特点:

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Kaggle新赛一览

Rainforest Connection Species Audio Detection Automate the detection of bird an...

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零基础入门NLP - 新闻文本分类 方案整理

比赛链接:https://tianchi.aliyun.com/forum/#raceId=531810 以下资料整理自比赛论坛,感谢这些无私开源的选手们,以...

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贷款违约预测-Task5 模型融合

Tip:此部分为零基础入门金融风控的 Task5 模型融合部分,欢迎大家后续多多交流。 赛题:零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约预测 项目...

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LTP 4来了!

需要注意的是,在依存句法当中,虚节点ROOT占据了0位置,因此节点的下标从1开始。

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贷款违约预测-Task3 特征工程

此部分为零基础入门金融风控的 Task3 特征工程部分,带你来了解各种特征工程以及分析方法,欢迎大家后续多多交流。

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贷款违约预测-Task2 数据分析

此部分为零基础入门金融风控的 Task2 数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。

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贷款违约预测-Task1 赛题理解

Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第四场 —— 零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛。 赛题以金融风控中的个人信贷为背...

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Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成

在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度,常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting,同时这些集成学习方法与具体验证集划分...

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Datawhale 零基础入门CV赛事-Task4 模型训练与验证

为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解,在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。

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Datawhale 零基础入门CV赛事-Task3 字符识别模型

本章将会讲解卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的常见层,并从头搭建一个字符识别模型。

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Datawhale 零基础入门CV赛事-Task1 赛题理解

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task1 赛题理解 本章内容将会对街景字符识别赛题进行赛题背景讲解,对赛题数据的读取进行说明,并给出集中解题思路。

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Datawhale 零基础入门CV赛事-Task2 数据读取与数据扩增

由于赛题数据是图像数据,赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作,在Python中有很多库可以完成数据读取的操作,比较常见的有Pill...

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Task06 边缘检测

如上图所示,上图的第一幅图表示一张数字图片,我们对水平红线处进行求导,便可得到上图二中的关系,可以看到在边缘处有着较大的跳变。但是,导数也会受到噪声的影响,因此...

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Task05 图像分割/二值化

该部分的学习内容是对经典的阈值分割算法进行回顾,图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最...

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Task02 几何变换

该部分将对基本的几何变换进行学习,几何变换的原理大多都是相似,只是变换矩阵不同,因此,我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域,我们常用平移、旋转、...

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Task04 图像滤波

图像的实质是一种二维信号,滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中,滤波是一种非常常见的技术,它们的原理非常简单,但是其思想却十分值得借鉴,滤波是很多图像算...

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Task03 彩色空间互转

图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效;另外,相比RGB,其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性,所以很多图像算...

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图像插值算法和OpenCV框架

最近邻插值,是指将目标图像中的点,对应到源图像中后,找到最相邻的整数点,作为插值后的输出。

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动手学深度学习(十四) NLP注意力机制和Seq2seq模型

在“编码器—解码器(seq2seq)”⼀节⾥,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量(context vector)来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时,...

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