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多遍解码、三音子模型

语音识别笔记 (五)

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语音识别笔记 (四)

基于GMM-HMM的自动语音识别框架

语音识别笔记(三)

隐马尔科夫模型-HMM

语音识别笔记（二）

计算音系学

语音识别笔记（一）

简介与高斯混合模型

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David Silver 强化学习 第九讲

探索与利用

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价值函数的近似表示

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强化学习简介

Kaldi thchs30手札（八）

DAE与TDNN（line 109-115)

Kaldi thchs30手札（七）

DNN-HMM模型的训练（line 106-107)

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说话人自适应训练（SAT)、FMLLR以及quick训练（line 87-104)

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特征提取阶段（line 0-33)

ES 笔记

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LIMES 中的大规模数据链接方法

命名实体识别（二）

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[笔记] 综述 A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition

实体链接（一）

翻译 Entity Linking with a Knowledge Base: Issues, Techniques, and Solutions

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Enriching Pre-trained Language Model with Entity Information for Relation Classification

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Neural Relation Extraction with Selective Attention over Instances

语义网基础教程（一）

描述万维网资源：RDF

知识图谱入门 (九)

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知识图谱与语义技术概览

通用正则表达式与python中的正则匹配

常用文本处理 sed awk

sed awk 使用总结

基于tensorflow 的中文语音识别

基于DeepSpeech2 论文与Aishell 语料

现代语音信号处理笔记 (七)

语音特征参数估计

现代语音信号处理笔记 (六)

语音信号的非线性分析

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倒谱分析与同态滤波

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语音信号处理基础

Python Cookbook总结

14-15 章

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1-6 章

关系抽取笔记

综述（一）

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语义网基础教程笔记（一）

资源描述框架：RDF

从零开始构建知识图谱（十三）

百科知识图谱构建（七）基于 Silk 的批量知识融合

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NLP 手册

支持向量机 SVM

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线性回归

PRML学习笔记（十二）

第十二章 连续潜在变量

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第十一章 采样方法

PRML学习笔记（十）

第十章 近似推断

PRML学习笔记（九）

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PRML学习笔记（八）

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PRML学习笔记（七）

第七章 稀疏核机

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第六章 核方法

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第五章 神经网络

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第四章 分类的线性模型

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第三章 回归的线性模型

PRML学习笔记（二）

第二章 概率分布

PRML学习笔记（一）

第一章 绪论

MongoDB 入门笔记

手写代码 习题集

剑指 Offer 篇

Numpy 笔记

Numpy 常用操作

深度学习笔记（十三）

Normalization 总结

深度学习笔记（十二）

BERT

深度学习笔记（十一）

Word2Vec

深度学习笔记（十）

Attention 基础

深度学习笔记（九）

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深度学习笔记（七）

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神经网络中的权值初始化

深度学习笔记（三）

牛顿法与BFGS

深度学习笔记（二）

拉格朗日乘数法与KKT条件

深度学习笔记（一）

常见优化器