The Valentine's day, Cross my heart!

最新推荐文章于 2025-01-14 10:03:07 发布
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1、Cross my heart ! 我发誓是真的！ 2、Heartbreaker 令人伤心的人 3、Bless your heart! 天啊！ 哎呀！

吴恩达 深度学习 编程作业（5-2）Part 2 - Emojify!
大树先生的博客
03-06 6943
Emojify：many-to-one
吴恩达深度学习课后习题第五课第二周编程作业2:Emojify
weixin_71479720的博客
07-18 1185
吴恩达深度学习课后习题第五课第二周编程作业2:Emojify
How to find love Before Valentine's Day
tudusi
02-17 122
下文来自： http://en.dict.cn/news/view/1002 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ Dreary feelings like confusion,frustration,tension, and sadness are some of feelings we experience when we...
L5W2作业1 Emojify！
GitHub：https://github.com/myp020301
11-07 709
在这一部分中，你将实现一个称为“Emojifier-v1”的基准模型。图2：基准模型（Emojifier-V1）。模型的输入是与句子相对应的字符串（例如，“I love you”。在代码中，输出将是维度为（1,5）的概率向量，然后将其传递到argmax层中以提取概率最大的表情符号的输出索引。为了使我们的标签成为适合训练softmax分类器的格式，让我们将从当前Y的维度、(m,1)转换为“独热表示”(m,5)，其中每个 row是一个独热向量，提供了一个示例的标签，你可以使用下一个代码截取器来实现。
序列模型第二周作业2：Emojify!
Steve Wang's blog
01-20 943
来自吴恩达深度学习系列视频：序列模型第二周作业2：Emojify!。如果英文对你来说有困难，可以参照：【中文】【吴恩达课后编程作业】Course 5 - 序列模型 - 第二周作业 - 词向量的运算与Emoji生成器，参照对英文的翻译并不能说完全准确，请注意这点。 完整的ipynb文件参见博主github： https://github.com/Hongze-Wang/Deep-Learning-...
节奏感强的英文歌曲
codehxy的专栏
03-29 1125
网易云音乐歌单 电脑手机都可以用的，你可以直接收藏到网易云音乐中。 歌单1： 我最喜欢的10首 http://music.163.com/#/playlist/2162614633/291691571?userid=291691571 歌单2：其他60首 http://music.163.com/#/playlist/517095309/291691571...
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十天内提高单词量到20000! (Vocabulary 22000)
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PART 5 日常生活篇
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★ gymnasium [dʒimˈneiziəm,gimˈna:ziəm] n.体育馆；★ vacuum [ˈvækjuəm] n.真空；★ exhibition [ˈeksiˈbiʃən] n.展览，展示会。★ vitamin [ˈvaitəmin,ˈvi-] n.维他命，维生素。★ replica [ˈreplikə,riˈpli:kə] n.复制品。★ dinnerware [ˈdinəˈweə(r)] n.整套的餐具。★ centimeter [ˈsentimi:tər(r)] n.厘米；
2021-1-13 吴恩达-C5 序列模型-w2 自然语言处理与词嵌(课后编程2-Emojify 表情生成器)
weixin_42555985的博客
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原文链接 如果打不开，也可以复制链接到https://nbviewer.jupyter.org中打开。 自然语言处理与词嵌 Operations on word vectors 词向量运算1-基准模型：Emojifier-V11.1-数据集EMOJISET 欢迎来到第二周的第二个编程作业。你将使用单词向量表示来构建表情生成器。 你有没有想过让你的短信更有表现力？你的emojifier应用程序将帮助你做到这一点。所以与其写“恭喜你升职了！我们喝杯咖啡聊聊天吧。“我爱你！”表情生成器可以自动将此转换为“恭喜你升
NLP之语义自动匹配emoji
u013093426的博客
09-25 2756
本文是基于吴恩达老师《深度学习》第五课第二周练习题所做。 0.背景介绍 在发送短信时，通常我们会使用表情符来表达自己此刻的心情，比如 ❤️会代表“love”，但在表情包中选择表情往往需要花费一些时间，本程序将实现自动识别语义随后匹配合适的表情。 文本所需的第三方库、数据集及辅助程序，可点击此处下载。 import numpy as np from emo_utils import * i...
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基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化（Matlab代码实现）
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基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化（Matlab代码实现）内容概要：本文档聚焦于“基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化”技术研究，并提供了相应的Matlab代码实现。该技术旨在通过深度学习方法对多输入多输出（MIMO）系统中的信道状态信息（CSI）进行高效量化，尤其针对具有时间相关性的信道环境，采用递归方式提升量化精度与反馈效率，从而优化无线通信系统的性能。文档还列举了多个相关的科研方向与Matlab/Simulink仿真案例，涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、通信技术、信号处理、电力系统等多个领域，展示了一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备一定通信理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事无线通信系统设计的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究MIMO系统中信道状态信息的高效反馈机制；②探索深度学习在时变信道建模与量化中的应用；③通过Matlab仿真验证递归CSI量化算法的性能，推动5G/6G通信系统关键技术的发展； 阅读建议：建议读者结合文档中提供的网盘资源下载完整代码与数据集，重点学习深度学习模型构建与递归量化流程，并参考同类研究案例进行对比实验与算法优化。
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