本教程将教各位如下知识：1 自己搭建pytorch框架进行 lstm+crf的训练预测。2 使用flask框架简单的开发一个后端软件3 进行部署 在线网页版进行识别首先是一个视频的演示：flask 搭建命名实体识别网站进行地域实体识别_哔哩哔哩_bilibili关于lstm+crf的原理请看：个人工作平台然后是lstm ＋ crf代码部分：GitHub - qi-dian-b/Named-entity-recognition: 命名实体识别 lstm+crf然后是后端开.

数据介绍：原始数据：用电器的功率检测数据泊尔尕恐怕可歌可泣-Dell文档类资源-优快云下载时间戳 总功率 用电器1 用电器3 用电器7 其他功率任务描述：用 时间戳 、总功率、其他功率预测用电器1、用电器3、 用电器7 的功率一共是30天的数据，前30天作为训练，最后一天作测试。输入 时间戳 、总功率、其他功率预测用电器1、用电器3、 用电器7 的功率 。代码：import jsonimport numpy as npimport pandas as pdfr.

给出一个基因序列 来判断 是阳性还是阴性。首先看下数据：然后看下模型图：然后直接上代码：from collections import Counterimport torchfrom torch import nnfrom torch import optimimport mathimport tensorflow as tfimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.metrics import f1_s..

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