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维比特解码-动态规划

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  • 直接上代码
import numpy as np

# 转移概率,单纯用了等概率 >> b分词开始, e分词结束, m分词的中间,s仅仅单字分开
zy = {'be...

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发布于 NLP 并标记为 NLP , python , 机器学习 , 自然语言处理 .由 coming 在 2021-03-24

crf 代码笔记 - loss的计算

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  1. 参考 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/119254570 这个是用例子详细描述了crf的计算过程
  2. 参考 - https://github.com/bojone/c...

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发布于 NLP 并标记为 NLP , python , 机器学习 , 自然语言处理 .由 coming 在 2021-03-20

孪生模型的简单实现-keras

734 views

Siamese Network 是一种神经网络的框架,而不是具体的某种网络,就像seq2seq一样,具体实现上可以使用RNN,CNN,也可以使用Transformer。

Siamese netw...

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发布于 NLP 并标记为 NLP , python , 机器学习 , 自然语言处理 .由 coming 在 2021-03-01

python学习笔记(2): python画图02-三纵轴

1137 views

1 导入需要的库

from mpl_toolkits.axisartist.parasite_axes import HostAxes, ParasiteAxes

import matplot...

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发布于 python 并标记为 python .由 coming 在 2020-01-15

python学习笔记(1): python画图01-双纵轴

1055 views

1 导入需要的库

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import matplotlib

# 设置中文显示

font =...

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发布于 python 并标记为 python .由 coming 在 2020-01-01

GEE学习笔记(29): 主成分分析例子(Principal Components Analysis)

1170 views

1 数据说明

  • 详细的说明可以看注释

2 结果展示

3 详细代码

// Principal Components Analysis EXAMPLE

// Load a landsat 8 ...

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发布于 地理信息 并标记为 GEE , 地理 .由 coming 在 2019-12-01

GEE学习笔记(28): 对时间序列的影像进行非线性拟合:平滑处理

1123 views

1 数据说明

  • LANDSAT/LC8_L1T_TOA

  • 详细的说明可以看注释

2 结果展示

线性和非线性拟合

线性 非线性

滑动平均值

原始值 滑动平均值...

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发布于 地理信息 并标记为 GEE , 地理 .由 coming 在 2019-11-25

GEE学习笔记(27): 对时间序列的影像进行非线性拟合:简单求解

1227 views

1 数据说明

  • LANDSAT/LT5_L1T_TOA

  • 详细的说明可以看注释

2 结果展示

3 详细代码

// Array Example:

// Linear Modeling ...

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发布于 地理信息 并标记为 GEE , 地理 .由 coming 在 2019-11-20

GEE学习笔记(26): 快速检测山东山火面积和明火位置

1113 views

  • 备注:以下纯属学习,数据真实性还有待检测

  • 看到这样的事情真的很痛惜,这么好的景色,几天之内就化为灰烬

1 数据说明

  • 数据来源:选用Sentinel-2的影像

  • 具体数据和结果如...

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发布于 地理信息 并标记为 GEE , 地理 .由 coming 在 2019-11-15

GEE学习笔记(25): 植被指数的计算(2)-窄带绿度

2399 views

1 窄带绿度——Narrowband Greenness (7种)

窄带绿度指数对叶绿素含量、叶子表面冠层、叶聚丛、冠层结构非常敏感。它使用了红色与近红外区域部分——红边,红边是介于690 n...

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发布于 地理信息 并标记为 GEE , 地理 .由 coming 在 2019-11-10

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