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该项目采用seq2seq模型，用于处理对联。

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简介：
该项目采用seq2seq模型，旨在对对联进行处理和分析。

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  • Python项目：利用seq2seq模型生成对联
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    本项目运用Python编程语言，通过seq2seq深度学习模型，实现自动化地生成中文对联。该模型经过大量经典对联文本数据训练，能够准确理解并创作出符合传统美学和语法规范的对联作品。 这个项目使用seq2seq模型来进行对联创作。
     
  • NLP项目涵盖atten-seq2seq与transformer模型，用于机器翻译及对话系统
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    本项目聚焦于自然语言处理领域，采用注意力机制序列到序列（atten-seq2seq）和Transformer架构，致力于提升机器翻译质量与对话系统的智能交互能力。 使用说明分为对话系统和机器翻译两部分。data为数据集,model为训练的模型,translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型,大家按需查看使用以transformer文件夹为例，attention.py主要实现了注意力机制，transformer.py实现了transformer的主体架构,data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader，readdata.py运行可以查看数据形状，train.py为训练模型,predict.py为预测,config.py为一些参数的定义。transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的，如果要使用可能需要修改代码如：gpu->cpu，即在CPU上使用torch.load(trans_encoder.mdl, map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load(trans_decoder.mdl, map_location= lambda storage, loc: storage)。
     
  • SEQ2SEQ模型与带注意力机制的SEQ2SEQ模型
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    本文介绍了Seq2Seq模型及其改进版本——带有注意力机制的Seq2Seq模型。通过引入注意力机制，该模型显著提升了长序列任务中的性能和效率。 使用 seq2seq 模型和基于注意力机制的 seq2seq 模型（AttSeq2Seq）模型两种方法来实现 MNIST 数据集分类。
     
  • Python中实现用于语音识别的seq2seq模型
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    本项目旨在使用Python编程语言开发和应用序列到序列（seq2seq）模型于语音识别技术，以提高语音数据转换为文本信息的准确性和效率。 用于语音识别的seq2seq模型实现借鉴了Listen, Attend and Spell架构的设计理念。
     
  • 基于seq2seq的对联生成数据集构建
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    本研究致力于开发一种基于seq2seq模型的对联生成系统，通过精心构建大规模训练数据集，优化深度学习技术在古文对联创作中的应用。 seq2seq对联生成的数据集包括搜狗预训练数据，用于生成对联。相关代码已上传至GitHub，地址为https://github.com/zhangzhiqiangccm/NLP-project。
     
  • 该项目主要采用SpringBoot结合MyBatis-Plus进行开发
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    本项目基于Spring Boot框架与MyBatis-Plus插件构建，旨在提供高效、简洁的企业级应用解决方案，简化数据库操作。 本项目主要使用SpringBoot整合MyBatis-Plus进行开发，并采用Restful风格设计接口，同时集成了swagger2工具。项目的功能较为基础，包括用户登录注册以及几个查询接口的实现。代码编写简洁明了，并对数据返回格式进行了封装处理。此外还添加了一些常用的拦截器和配置了异常处理类以增强系统的健壮性。
     
  • 基于Seq2Seq和Bi-LSTM的中文文本自动校对模型
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    本研究提出了一种结合Seq2Seq与Bi-LSTM架构的创新模型，专为提升中文文本自动校对效率及准确性设计。通过深度学习技术优化语言处理任务，有效识别并纠正语法错误和不规范表达，显著提高机器辅助写作工具的质量。 本段落提出了一种新的基于Seq2Seq与Bi-LSTM结合的深度学习模型用于中文文本自动校对。该方法不同于传统的规则和概率统计方式，在Seq2Seq的基础上改进并引入了Bi-LSTM单元及注意力机制，构建了一个专门针对中文文本错误进行修正的模型。通过使用F0.5和GLEU指标，并利用公开的数据集进行了不同模型之间的对比实验。结果显示，新模型能够有效处理长距离文本错误以及语义上的问题，并且加入Bi-RNN与注意力机制显著提升了该校对系统的性能。
     
  • StunSuite：该项目包括采用RFC 5389 Stun协议的服务器和客户端，用于识别内部网络类型。...
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    StunSuite 是一个基于 RFC 5389 的 STUN 协议的项目，提供服务器与客户端工具以检测及判断设备所处的内部网络环境类型。 特技套房项目包含一套使用Stun协议的服务器与客户端，用于查询当前网络的Nat类型。所使用的Stun协议版本为 。该项目采用Java语言实现，并基于jdk1.8.0_181版本进行开发。构建工具选用Maven。 项目的模块包括： - 客户端：Stun客户端 - 服务端：Stun服务器 - common：包含通用自定义异常和Stun数据包实体的通用模块。 - util：提供一系列与项目相关的实用工具类 目前，该项目已经完成了通用模块，并能够正常生成二进制格式的Stun数据包或将其转换为可操作的对象。
     
  • Java面向对象美食联盟项目（利用HashMap）
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    本项目为基于Java语言的面向对象编程实践，构建了一个模拟“美食联盟”的系统。通过使用HashMap数据结构高效管理与查询不同餐厅信息，实现菜品添加、删除及检索等功能，旨在提升学员对类和接口的理解与应用能力。 根据Java面向对象吃货联盟项目的要求进行修改：通过使用HashMap来存储菜品和订单（尽管使用ArrayList可能更简单），实现以下功能：订餐、查看餐袋、签收订单、删除订单、我要点赞以及退出系统。定义的类包括菜品类、订单类和测试类，其中可以将具体的功能实现在一个单独的功能实现类中完成。