股票数据定向爬虫1、股票数据定向爬虫”实例介绍（1）功能描述：（2）理解网站的选取过程（3） 程序的结构设计2、股票数据定向爬虫”实例编写1、股票数据定向爬虫”实例介绍（1）功能描述：目标：获取上交所和深交所所有股票的名称和交易信息输出：保存到文件中技术路线：requests‐bs4‐re候选数据网站的选择：新浪股票：http://finance.sina.com.cn/stock/百度股票：ht

@TOCHMM(Hidden Markov Model )十年前，没有Deep Learning的时候人们如何解决Tri-phone是Phoneme更细的划分，假设每个Tri-Phone由三个State组成：每个State产生两个Vec：每一个Sate会产生两个几率，一个是到下一个的Sate的几率，另一个是给定一个State产生一个Vec的可能性我们必须假设每一个Sate有一个固定的几率发出一个固

Learning Modality-Specific Representations with Self-Supervised Multi-Task Learning for Multimodal Sentiment Analysis摘要1. 介绍2.相关工作2.1多模态情感分析2.2 Transformer and BERT2.3 多任务学习3. 方法论3.1 任务设定文献信息：标题：用自我监督

从零开始配置服务器的python环境可以查看服务器的Linux版本：cat /proc/versionLinux version 5.11.13-arch1-1 (linux@archlinux) (gcc (GCC) 10.2.0, GNU ld (GNU Binutils) 2.36.1) #1 SMP PREEMPT Sat, 10 Apr 2021 20:47:14 +0000Pychar

Deep Learning for Human Ianguage Processing 31. 语音转换应用场景2. 语音转换类别2.1 成对的资料2.2 不成对的资料2.2.1 特征分解2.2.2 直接转换3.1. 语音转换应用场景什么是Voice Conversion(VC)：保存了什么？- 内容改变什么了？ - 许多不同的方面…说话人转换(Speaker)可见此[Nachmani, et a

Deep Learning for Human Ianguage Processing1. DLHLP-Introduction1.1 概述1.2 六种模型与应用1.2.1 语音到文本1.2.2 文本到语音1.2.3 语音到语音1.2.4 语音到Class1.2.5 文本到文本1.2.6 文本到Class1.3 更多应用2. 语音辨识2.1 语音辨识的Token2.2 声学特征提取2.3 List

Learning Modality-Specific Representations with Self-Supervised Multi-Task Learning for Multimodal Sentiment Analysis摘要1. 介绍2.相关工作2.1多模态情感分析2.2 Transformer and BERT2.3 多任务学习3. 方法论3.1 任务设定文献信息：标题：用自我监督

@TOC

1、复习与思考首先复习一下以前学的内容，以北京理工大学刘兆龙 、冯艳全 、石宏霆老师的大学物理典型问题解析—力学与热学，网址如下：https://www.icourse163.org/learn/BIT-1001605006?tid=1460672441#/learn/content?type=detail&id=1236923009&cid=1256673028爬取代码如下：im

情感分析数据集一、情感分析数据集处理1. NLPCC 2014会议技术评测测试数据与答案2. 酒店评论数据ChnSentiCorp_htl_all3. 外卖平台用户评价waimai_10k4. 线上购物评论数据online_shopping_10_cats5. 新浪微博情感标注weibo_senti_100k6. 新浪微博情感标注simplifyweibo_4_moods7. 电影评论数据集dms