GoAl's Projects
Read Like Humans: Autonomous, Bidirectional and Iterative Language Modeling for Scene Text Recognition
Github Pages template for academic personal websites, forked from mmistakes/minimal-mistakes
Augmentations usage examples for albumentations library
:tada: 分析各区域热门商品 —— 使用 Flume 采集数据，MapReduce 或 Spark Core 进行数据清洗，最后使用 Hive 或 Spark SQL 进行数据的分析和处理。
:book: 收集NLP领域相关的数据集、论文、开源实现，尤其是情感分析、情绪原因识别、评价对象和评价词抽取方面。
本项目以数据采集、处理、分析及数据可视化为项目流程，实现百万级电影数据离线处理与计算。功能包括python爬虫，Matplotlib、Echarts数据可视化、Mapreduce、hive数据统计、情感分析、词图云、电影票房与评分预测
大数据入门指南 :star:
本项目分别电商数据统计模块及业务采集及数仓搭建模块，利用hive统计每个区域热门商品进行统计；依据业务数据实现离线业务数仓搭建。
电商大数据项目-推荐系统(java和scala语言)
大数据生态学习笔记文档，总结hadoop分布式计算框架、yarn、数据分析步骤、storm、kafka、Hbase、spark等知识用于个人学习，分享优秀笔记博客。
综合大数据各组件练习实践，包含数据分析练习及实例、Mapreduce、spark、机器学习算法等
使用peft库，对chatGLM-6B/chatGLM2-6B实现4bit的QLoRA高效微调，并做lora model和base model的merge及4bit的量化（quantize）。
基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3-6B模型，进行下游具体任务微调，涉及Freeze、Lora、P-tuning、全参微调等
yolov5 车牌检测 车牌识别 中文车牌识别 检测 支持12种中文车牌 支持双层车牌
超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别, 支持ncnn、mnn、tnn推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet(378KB)) 总模型仅4.7M
This is code of book "Learn Deep Learning with PyTorch"
Official implementation for ECCV 2022 paper "CoMER: Modeling Coverage for Transformer-based Handwritten Mathematical Expression Recognition"
数据科学竞赛各种baseline代码、思路分享
Extremely simple implement for CRNN by Tensorflow
电商平台数据仓库搭建
数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法
OCR toolbox from Davar-Lab
CTR prediction models based on deep learning(基于深度学习的广告推荐CTR预估模型)
这是一个基于全卷积神经网络的语音识别系统
实战🐍多种网站、电商数据爬虫🕷。包含🕸：淘宝商品、微信公众号、大众点评、企查查、招聘网站、闲鱼、阿里任务、博客园、微博、百度贴吧、豆瓣电影、包图网、全景网、豆瓣音乐、某省药监局、搜狐新闻、机器学习文本采集、fofa资产采集、汽车之家、国家统计局、百度关键词收录数、蜘蛛泛目录、今日头条、豆瓣影评、携程、小米应用商店❤️❤️❤️。微信爬虫展示项目:
flink learning blog. http://www.54tianzhisheng.cn/ 含 Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等内容。涉及 Flink Connector、Metrics、Library、DataStream API、Table API & SQL 等内容的学习案例，还有 Flink 落地应用的大型项目案例（PVUV、日志存储、百亿数据实时去重、监控告警）分享。欢迎大家支持我的专栏《大数据实时计算引擎 Flink 实战与性能优化》
:helicopter::rocket:基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。
刷算法全靠套路，认准 labuladong 就够了！English version supported! Crack LeetCode, not only how, but also why.
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