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Mapping of Freebase entities to Wikidata entities 数据集
Mapping of Freebase entities to Wikidata entities 数据集
wikidata
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Mapping of Freebase entities to Wikidata entities 数据集
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Freebase-FB13
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数据集FB13是Freebase的子集，包含13种关系和75k种实体。
Wikidata2Wikipedia
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Wikidata2Wikipedia：学习从Wikidata生成服务不足语言的Wikipedia摘要 这个软件库包含的代码与已呈现为研究论文在NAACL HLT 2018年对于这个仓库提出的工作的详细说明工作的数据集一起，请参照录用论文预印本版本在： 。 数据集 在Unix Shell环境中，执行：sh download_datasets.sh，以便下载和解压缩两个数据集在它们对应的文件夹中（即
Wikidata-Recommender-Dataset:Wikidata数据集
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Wikidata-Recommender-Dataset Wikidata是由全球志愿者社区构建的开放知识图。随着规模的扩大，它在编辑人员参与方面面临着严峻的挑战。这些挑战既是为了吸引新的编辑人员来跟上大量工作，又是在保留现有编辑人员方面。来自其他在线社区和包括Wikipedia在内的对等制作系统的经验表明，个性化推荐可能会有所帮助，尤其是新手，他们有时不确定如何为正在进行的工作做出最大贡献。因
awa_demo_data.rar
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零样本学习AwA的数据，可以用于零样本模型的训练和测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
freebase-FB2M数据
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freebase-wikidata-converter
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Freebase到Wikidata的映射工具该存储库提供了一组脚本和数据集，可从Freebase转储中创建Wikidata语句。 提供映射工具是为了增加Freebase内容发布过程的透明度，但是将来不打算对其进行维护（主要是因为转换为...
wikidata-freebase:帮助维基数据迁移
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#Ontology-wikidata 和 freebase 之间的对齐 *将最大的自由库类型与维基数据集合相匹配 * 将 freebase 属性排列为 wikidata 属性 ＃理由 如果 freebase 说： ronald reagan - /people/person/nationality - ...
freebase-primarysourcestool:freebase-wikidata 迁移主要来源工具的后端实现
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freebase-FB5M数据
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wiki数据集text8.zip
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解压后使用里面的压缩包，双重压缩防止重复资源无法上传。 妾发初覆额，折花门前剧。 郎骑竹马来，绕床弄青梅。 同居长干里，两小无嫌猜， 十四为君妇，羞颜未尝开。 低头向暗壁，千唤不一回。 十五始展眉，愿同尘与灰。 常存抱柱信，岂上望夫台。 十六君远行，瞿塘滟滪堆。 五月不可触，猿声天上哀。 门前迟行迹，一一生绿苔。 苔深不能扫，落叶秋风早。 八月胡蝶来，双飞西园草。 感此伤妾心，坐愁红颜老。 早晚下
Freebase-FB15k
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Freebase是大型的存放结构化数据的仓库，它通过群体共建。FB15k是Freebase的子集。
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
行人跌倒数据集（VOC格式）
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Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许
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全新的SOTA模型YOLOv9
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Deep Learning Tuning Playbook（中译版）
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由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。
pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）
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zotero翻译插件.xpi
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2023/9/2 更新
Informer模型实战案例(代码+数据集+参数讲解)
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本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理，以捕捉序列中的长期依赖关系，并利用Transformer的
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muliubing7825
2018-08-20
我测试用的，就是测试是不是可以导入到图数据库，但是我没研究明白
热爱Coding
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