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AiLearning: 机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NLP

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Train llama with lora on one 4090 and merge weight of lora to work as stanford alpaca.

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中文文本错别字检测以及自动纠错 / Autochecker & autocorrecter for chinese

bert4keras_note

对苏神的bert4keras的实现原理和矩阵运算进行详细的注释，方便学习；bert4keras链接：https://github.com/bojone/bert4keras

bert4torch

参考bert4keras的pytorch实现

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CCKS 2019 中文短文本实体链指比赛技术创新奖解决方案

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中文文本聚类

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Solutions for various coding/algorithmic problems and many useful resources for learning algorithms and data structures

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A Novel Embedding Model for Knowledge Base Completion Based on Convolutional Neural Network (NAACL 2018) (Pytorch and Tensorflow)

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deeplearning-500-questions

深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，50余万字。由于水平有限，书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作，联系[email protected] 版权所有，违权必究 Tan 2018.06

deeplearning_ai_books

deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源）

docker_eg

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graphembedding-transx

使用TensorFlow实现对知识图谱的表征学习，包括transe\transd\transh\transr

hface_classical_example

hidden-markov-random-fields

Implementation of HMRF in Python

learngit

maximum-match

前向最大匹配、后向最大匹配、双向最大匹配

neo4j_python

nlp-interview-notes

本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含 自然语言处理各领域的 面试题积累。

nlp-paper

自然语言处理领域下的对话语音领域，整理相关论文（附阅读笔记），复现模型以及数据处理等（代码含TensorFlow和PyTorch两版本）

qa-survey-cn

北京航空航天大学大数据高精尖中心自然语言处理研究团队开展了智能问答的研究与应用总结。包括基于知识图谱的问答（KBQA），基于文本的问答系统（TextQA），基于表格的问答系统（TableQA）、基于视觉的问答系统（VisualQA）和机器阅读理解（MRC）等，每类任务分别对学术界和工业界进行了相关总结。

re-keras_bert

使用keras-bert，实现关系抽取

roop

one-click deepfake (face swap)

skywork_llm

Skywork series models are pre-trained on 3.2TB of high-quality multilingual (mainly Chinese and English) and code data. We have open-sourced the model, training data, evaluation data, evaluation methods, etc. 天工系列模型在3.2TB高质量多语言和代码数据上进行预训练。我们开源了模型参数，训练数据，评估数据，评估方法。

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记录学习路上的一些知识，菜鸟的自我救赎之路！希望自己能够坚持下去。

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TensorFlow for Arm

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基于规则的文本纠错系统。