1、简介opencv是一个计算机视觉领域的开源库，提供了很多图像处理算法模型和数据处理能力，使用opencv可以完成很多常见的计算机视觉领域的任务，诸如常见的人脸识别、目标检测等然而对于很多非算法工程师来说，这些任务变得有些遥不可及，所以本专栏旨在使用Python-Opencv实现一些常用的案例，不涉及算法底层原理，更多的倾向于工程实践，让更多的工程师也可以以实战使用人工智能技术主要涉及内容如下：

如果你喜欢web可视化的方式训练深度学习模型，那么streamlit是一个不可错过的选择！优点：本文使用streamlit进行web可视化渲染，并使用ndraw进行模型可视化，做到了：首先安装必要的依赖然后引入模块：编写代码2.构建模型3.构建逻辑4.自定义指标可视化展示以上就是整个训练过程，不同的模型只需要更改一下加载数据和构建模型的函数即可，其他内容不变或者根据自己的需求添加完整外码可见 vi

神经网络语言模型的文本生成

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特别申明：本文只做理解和说明，不够严谨，需要系统掌握还需专业学习一、引言目前来说，很多大胸弟都已经听过神经网络的大名，对其牛X轰轰的能力表示惊叹，为之震惊：我是不是要被他灭完了! 苍天啊，饶过我吧，我把我干的坏事全都抖出来...那么它的模型到底是如何进行预测的呢？先回到神经网络的基本公式二、公式回顾(线性函数)y=Wx+by=Wx+b\tag{线性函数}y=Wx+b(线性...

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文章目录一、简介二、原理三、实战1、规则集定义2、数据获取3、去除无关词组4、关系抽取5、抽取结果验证6、知识存储7、查询验证三、总结一、简介基于规则的知识抽取主要还是通过人工定义一些抽取规则，从文章中抽取出三元组信息。重点即是定义规则。虽然定义规则这种抽取方式看起来有点low，但却简单实用，很多时候，效果比很多高深的算法还要好一些（非绝对，具体领域具体分析）。本文的数据来源和https:...

文章目录一、引言二、实践简介1、数据来源2、预测类别（7个）3、框架4、模型结构5、项目流程三、数据标注四、实战1、数据预处理1.1词典映射1.2从训练文件中获取句子和标签1.3输入文本转id1.4 数据填充2、模型构建3、测试4、总结一、引言本文的idea主要来源于LSTM+CRF的命名实体识别，在命名实体识别中，可以通过BIO或者BIOSE等标注进行人名、地名、机构名或者其他专......

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