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用于自然语言理解的编译模型的实体属性框架
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实体框架封装 该库使您能够使用实体框架映射私有属性，以构建封装的丰富域模型。 下载 nuget.org 上提供了“实体框架封装”库。 在 Microsoft Visual Studio 的“包管理器控制台”窗口中运行以下命令： 安装包 EntityFramework.Encapsulation 用法 考虑以下“订单”实体： public class Order { private D
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ifcplusplus:IfcPlusPlus是一个开源C ++类模型，也是STEP格式的IFC文件的读写器。 特征
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关于IFC ++ 概括 IFC ++是C ++的开源IFC实现。 它最初是由魏玛包豪斯大学开发的...示例查看器中钢框架模型的屏幕截图 已加载98万个实体，其中8000个具有几何图形表示。 载入时间少于4秒。 在标准PC上（包括几何图形）。
Controlling-generative-models-with-continuous-factors-of-variations:最近的深度生成模型能够提供逼真的图像以及视觉或文本内容嵌入，可用于解决计算机视觉和自然语言处理的各种任务。 然而，由于对生成过程缺乏控制或对所学表示的理解不足，因此它们的有用性常常受到限制。 为了克服这些主要问题，最近的工作表明了研究生成模型潜在空间语义的兴趣。 在本文中，我们建议通过引入一种新方法来在生成模型的潜在空间中寻找有意义的方向，从而进一步改进生成模型的潜在空间
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控制具有连续变化因素的生成模型 安托万Plumerault， ， 2020年国际学习代表大会 如果您使用此代码进行研究，请访问： @inproceedings{plumerault20iclr, title={Controlling generative models with continuous factors of variations}, author={Antoine
isis:Apache Isis:trade_mark:软件是用于以Java快速开发域驱动的应用程序的框架。 用实体，域服务或视图模型编写您的业务逻辑，然后框架以Web应用程序或RESTful API的形式动态生成该域模型的表示形式。 用于原型或生产
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阿帕奇·伊西斯（Apache Isis） 软件是用于以Java快速开发域驱动的应用程序的框架。 在实体，域服务和存储库中编写您的业务逻辑，框架将动态生成该域模型的表示形式，如Webapp或RESTful API。 使用启动程序开始学习有关Apache Isis的信息。 使用我们每日构建的演示镜像探索功能。 使用我们的入门应用程序构建自己的应用程序。 要获得帮助和支持，请加入我们的
整洁的视觉效果：Neat（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。 （与框架无关）
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网络视觉 NeAt（Neural Attention）Vision是一种可视化工具，用于自然语言处理（NLP）任务的深度学习模型的注意力机制。 产品特点 可视化注意力得分，有很多选择。 将可视化文件导出为SVG格式。 如果要在学术论文中使用可视化效果，这将非常方便。 但是，您可能必须将SVG转换为PDF。 可视化模型预测。 显示类的后验分布，回归任务中的错误等。 对于调试模型和检查其行为很有用
提示：T-NER是一个python工具，用于分析基于命名实体识别（NER）的语言模型微调。 它具有易于使用的界面，可以微调模型，在跨域数据集上进行测试，在此我们可以编译9个公开可用的NER数据集。 模型可以立即部署在我们的Web应用程序上以进行定性分析，而可以部署在微服务的API上。 此外，我们发布了所有NER模型检查点，其中在所有数据集上训练最广泛的模型具有43种实体类型
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T-NER：变形金刚NER T-NER是一个Python工具，用于分析基于命名实体识别（NER）的语言模型微调。 它具有易于使用的界面，可以微调模型，在跨域数据集上进行测试，在此我们可以编译9个公开可用的NER数据集。 模型可以立即部署在我们的Web应用程序上以进行定性分析，而可以部署在微服务的API上。 同时，我们发布所有NER模型检查点，其中在所有数据集上训练最广泛的模型具有43种实体类型。
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以下是一个Java Language Model的开源源码，这是一个基于Apache OpenNLP框架构建的语言模型，用于识别文本中的词汇、短语和实体，以及进行句法分析和生成文本的联想。
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Java语言基础下载
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在这方面，与在运行时运行的ORM库不同，Charybdis具有以下优点： 高性能：由于大多数工作是在编译时完成的，因此在运行时使用普通的Java方法对数据库实体进行序列化和反序列化。 模型验证：模型不完整或不正确时，...
NLP:具有Python框架的自然语言处理项目。 NLP是一门拦截计算机科学，人工智能和认知逻辑的学科，其目标是机器可以阅读和理解我们的语言以用于决策
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Adaptnlp：易于使用的自然语言处理库和框架，用于预测，训练，微调和提供最新的NLP模型
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一个高级框架和库，用于运行，培训和部署用于端到端任务的最新自然语言处理（NLP）模型。 AdaptNLP允许从初学者python编码器到经验丰富的机器学习工程师的用户，在一个易于使用的python软件包中利用最新的NLP模型和培训技术。 AdaptNLP建立在Zalando Research的Flair和Hugging Face的Transformers库之上，它为机器学习研究人员和科学家提供
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heterogeneity-aware-lowering-and-optimization:异质性降低和优化
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下图显示了整个编译流程： HALO支持从以下框架中编译模型： 咖啡昂尼克斯TensorFlow TFLite 不久将支持更多框架。 HALO通过其支持： 。 Hanguang-800 NPU由阿里巴巴集团的业务实体（也称为PingT
mbus:基于RabbitMQ简单实现验证码识别平台，训练网络模型智能识别图形验证码
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毕设高分新项目-基于知识图谱的医生推荐系统python实现源码(含超详细项目说明+数据).zip
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2005-2009软件设计师历年真题
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•结构化分析方法（数据流图（DFD）、数据字典（DD）、实体关系图（ERD）、描述加工处理的结构化语言） • 统一建模语言（UML） • 系统规格说明书 3.3 系统设计知识 • 系统设计的目的和任务 • 结构化...
领域驱动设计与模式实战
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1.1.1 框架类库 5 1.1.2 公共语言运行库 9 1.2 ASP.NET控件 10 1.2.1 ASP.NET控件概览 11 1.2.2 HTML控件 12 1.2.3 理解和处理控件事件 12 1.2.4 视图状态 17 1.3 ASP.NET页面 20 1.3.1 动态编译 20 1.3.2 控件树 ...
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