用好这几款炼丹利器，调参从此得心应手 | Let's Fork
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這是 PaperDaily 的第?43?篇文章#實現(xiàn)顯示結(jié)果的CV開發(fā)環(huán)境
Live CV 是一個用于實現(xiàn)顯示結(jié)果的計算機視覺算法開發(fā)環(huán)境，基于 QtQuick 開發(fā)。它可以用于交互、鏈接和調(diào)整算法，以便快速創(chuàng)建解決方案。
官網(wǎng)：http://livecv.dinusv.com/
#神經(jīng)網(wǎng)絡可視化瀏覽器
Netron 是一個神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習模型可視化瀏覽器，支持 ONNX?，Keras 和TensorFlow 模型，適配 macOS，Windows 和 Linux 系統(tǒng)。
Demo:?https://www.lutzroeder.com/ai/netron
#開放域文本生成基線平臺
Texygen 是一個用于支持研究的開放域文本生成基線平臺，實現(xiàn)了包括 SeqGAN，MaliGAN，RankGAN，LeakGAN，TextGAN 和 GSGAN 在內(nèi)的文本生成模型，同時也提供了關(guān)于文本生成多樣性、質(zhì)量和一致性的評價指標。該平臺由上海交通大學開發(fā)與維護。
Labelbox#在線訓練數(shù)據(jù)標注平臺
Labelbox 是一個在線機器學習訓練數(shù)據(jù)標注平臺。在該平臺上，既可以用預先設定好的標簽接口進行數(shù)據(jù)標注，也可以根據(jù)數(shù)據(jù)標注任務的需要，創(chuàng)建屬于自己的可插拔接口。
官網(wǎng):?https://www.labelbox.io/
#自動辨別單詞指稱對象
DeepType 是一個由 OpenAI 提出的自動辨別單詞指稱對象系統(tǒng)。通過讓神經(jīng)網(wǎng)絡判斷一個詞是否屬于 100 個自動發(fā)現(xiàn)的類別之一，從而建立了一個可以自動辨別單詞指稱對象的神經(jīng)網(wǎng)絡。該方法在 WikiDisamb30，CoNLL (YAGO) 和 TAC KBP 2010 數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了目前的最佳提升。
#在線新聞評論語料庫
SOCC 是一個用于分析在線新聞評論的語料庫，該語料庫包含新聞原文及其對應的評論。語料庫內(nèi)的文章均為評論類文章，不含消息報道類文章。該語料庫是目前規(guī)模最大的評論語料庫，并且保留了評論結(jié)構(gòu)和其他重要元數(shù)據(jù)。
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總結(jié)
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