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Agriculture_KnowledgeGraph
农业知识图谱(AgriKG)：农业领域的信息检索，命名实体识别，关系抽取，智能问答，辅助决策
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Python and R scripts to download and visualise Australian electricity market data
awesome-cpp-cn
C++ 资源大全中文版，标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等
awesome-machine-learning-cn
机器学习资源大全中文版，包括机器学习领域的框架、库以及软件
awesome-python-cn
Python资源大全中文版，包括：Web框架、网络爬虫、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理等，由伯乐在线持续更新。
BERT-BILSTM-CRF
使用BERT-BILSTM-CRF进行中文命名实体识别。
bert4keras4nlp
基于bert4keras进行nlp工作，暂时包含文本分类，实体识别，实体关系抽取
books
"我的阅历"
CEE_272R
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Unit Commitment Optimization
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lansexiaobang/Agriculture_KnowledgeGraph
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"我的阅历"
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lansexiaobang/ChainKnowledgeGraph
ChainKnowledgeGraph, 产业链知识图谱包括A股上市公司、行业和产品共3类实体，包括上市公司所属行业关系、行业上级关系、产品上游原材料关系、产品下游产品关系、公司主营产品、产品小类共6大类。 上市公司4,654家，行业511个，产品95,559条、上游材料56,824条，上级行业480条，下游产品390条，产品小类52,937条，所属行业3,946条。
lansexiaobang/deep-learning-coursera
Deep Learning Specialization by Andrew Ng on Coursera.
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Electricity Load and Price Forecasting
lansexiaobang/EM
electricity market
lansexiaobang/FreeML
Data Science Resources (Mostly Free)
lansexiaobang/knowledge_graph_demo
本项目用于展示三元组抽取后形成的知识图谱，包括几本小说的实体关系，以及README.md，介绍这方面的一篇文章。
lansexiaobang/Lansexiaobang
lansexiaobang/machine-learning-course
R code for the assignments of Coursera machine learning course
lansexiaobang/machine-learning-notes
This contains my past machine learning notes
lansexiaobang/MachineLearning_ChinaHadoop
:shell: 小象学院机器学习
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:exclamation: This is a read-only mirror of the CRAN R package repository. marima — Multivariate ARIMA and ARIMA-X Analysis
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Multi-output Least-Squares Support Vector Regressor
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Simulations codes for the paper titled "Strategic Bidding for Producers in Nodal Electricity Markets: A Convex Relaxation Approach"
lansexiaobang/pglib-opf
Benchmarks for the Optimal Power Flow Problem
lansexiaobang/Power-Systems-Optimization
Implementation of Optimization Techniques for Economic Dispatch of Power Systems
lansexiaobang/practical-programming-books
这里收录比较实用的计算机相关技术书籍，可以在短期之内入门的简单实用教程、一些技术网站以及一些写的比较好的博文，欢迎Fork，你也可以通过Pull Request参与编辑。
lansexiaobang/pyramid
Pyramid brings R's beloved auto.arima to Python, making an even stronger case for why you don't need R for data science. It does so not by calling R under the hood, but by wrapping statsmodels' well-tested ARIMA and SARIMAX estimators in a single, easy-to-use scikit-learn-esque estimator.
lansexiaobang/PyToNeo4J
Python创建Neo4J知识图谱数据库
lansexiaobang/reinforcement_learning_financial_trading
MATLAB example on how to use Reinforcement Learning for developing a financial trading model
lansexiaobang/SCOPFopt
Security constrained optimal power flow problems: A study of different optimization techniques
lansexiaobang/stock-knowledge-graph
利用网络上公开的数据构建一个小型的证券知识图谱/知识库
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机器学习相关教程