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  1. ML-NLP Public

    此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现,也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。

    Jupyter Notebook 12.7k 4.1k

  2. HanLP作者的新书《自然语言处理入门》详细笔记!业界良心之作,书中不是枯燥无味的公式罗列,而是用白话阐述的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发,逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。

    Python 1.8k 481

  3. 此项目是《剑指offer》第二版里算法面试题的Python3实现版本,作为一本经典书籍,可以时常拿出来看一看、翻一翻、记一记。同时也是为了Python程序员能够更好的通过公司的技术面试,拿到心仪的offer。

    Python 107 59

  4. Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等,并以曲线图的形式进行展现对比,轻松三步即可实现。

    Python 103 33

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