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用seq2seq模型玩对联 利用深度学习对对联
资源介绍:
用法 打开couplet.py并配置文件位置和超参数。然后运行python couplet.py以训练模型。你可以在 Tensorbloard 上看到训练损失和 bleu 分数。learning_rate当你发现损失停止下降时，你可能需要重新配置。 如果您停止训练并想继续训练。您可以设置restore_model为True并使用m.train(
Flask==1.0.2
Flask-Cors==3.0.9
gevent==1.2.2
greenlet==0.4.13
numpy
tensorboard==1.15
tensorflow-gpu==1.15
资源文件列表:
seq2seq-couplet-master.zip 大约有18个文件
seq2seq-couplet-master/- seq2seq-couplet-master/.github/
seq2seq-couplet-master/.github/FUNDING.yml 16B
- seq2seq-couplet-master/.gitignore 35B
- seq2seq-couplet-master/Dockerfile 579B
- seq2seq-couplet-master/Dockerfile-cpu 204B
- seq2seq-couplet-master/LICENSE 33.71KB
- seq2seq-couplet-master/README.markdown 2.07KB
- seq2seq-couplet-master/bleu.py 3.98KB
- seq2seq-couplet-master/couplet.py 464B
- seq2seq-couplet-master/iwslt.py 427B
- seq2seq-couplet-master/model.py 10.71KB
- seq2seq-couplet-master/nmt.py 557B
- seq2seq-couplet-master/reader.py 4.54KB
- seq2seq-couplet-master/requirements-cpu.txt 105B
- seq2seq-couplet-master/requirements.txt 107B
- seq2seq-couplet-master/seq2seq.py 7.03KB
- seq2seq-couplet-master/server.py 4KB
改良最新bios
论文实现 - YOLOv7：可训练的免费包为实时物体检测器树立了新标杆
波形生成器软件，和 示波器软件
anaconda安装
需要将anaconda/scripts监测环境变量里面。
安装anaconda以后使用conda指令时，不能使用清华源
只需运行一条命令，即可将全新安装的 Ubuntu 转变为配置齐全、美观且现代化的 Web 开发系统。这就是 Omakub 的一行宣传。无需为每个基本工具编写定制配置，只需开始使用或掌握所有最新的命令行工具即可。Omakub 是 Linux 最佳状态的坚定主张。
特征
独立运行或作为 DAW 中的插件运行**
将音频和 MIDI 从任意位置传输到任意位置
现场演奏虚拟乐器和效果
创建可重复使用的仪器和效果图
与 MIDI 时钟进行外部同步
子图 – 相互嵌套的图
自定义键盘快捷键
占位节点
内置虚拟键盘
多次撤消/重做
脚本 - 自定义 DSP 和 DSP UI
直接在图表中嵌入插件 UI
模型介绍
SecGPT的愿景是将人工智能技术引入网络安全领域，以提高网络防御的效率和效果。其使命是推动网络安全智能化，为社会提供更安全的数字生活环境。
SecGPT可以作为基座安全模型，用于探索各种网络安全任务。以下是对SecGPT在网络安全任务中可能应用的进一步探讨：
1. 漏洞分析：
SecGPT可以与安全研究人员或开发团队进行多轮对话，共同分析和审查应用程序或系统中的潜在漏洞。它可以帮助识别和理解漏洞的性质、潜在影响以及可能的修复方法。
2. 溯源分析：
在网络入侵事件调查中，SecGPT可以与调查员合作，协助分析网络流量、日志和事件记录，以追踪攻击者的活动路径，从而支持安全溯源分析。
3. 流量分析：
SecGPT可以分析网络流量数据，识别异常流量模式，帮助检测潜在的网络攻击或入侵行为，并提供应对这些行为的建议。
4. 攻击研判：
在面对未知攻击时，SecGPT可以与安全团队一起进行多轮对话，共同分析攻击的特征、模式和可能的来源，以便更好地理解和应对威胁。
这是一个简易的PS软件，使用VC6.0编写。数字图像处理实验编写的软件