Pinned Repositories
AI_Tutorial_Example
记录AI算法的实践过程，包括但不限于NLP、推荐、音频、图像、推荐、LLM和多模态等
awesome-java
Collection of awesome Java project on Github(Github 上非常棒的 Java 开源项目集合).
awesome-kgqa
A collection of some materials of knowledge graph question answering
ccks-2020
CCKS 2020：新冠知识图谱构建与问答评测（四）新冠知识图谱问答评测
corpus
自然语言处理，知识图谱相关语料。按照Task细分，欢迎PR。
deeplearning
深度学习相关的模型训练、评估和预测相关代码
Entity-Relation-Extraction
Entity and Relation Extraction Based on TensorFlow and BERT. 基于TensorFlow和BERT的管道式实体及关系抽取，2019语言与智能技术竞赛信息抽取任务解决方案。Schema based Knowledge Extraction, SKE 2019
LeetCode-Py
⛽️「算法通关手册」，超详细的「算法与数据结构」基础讲解教程，「LeetCode」650+ 道题目 Python 版的详细解析。通过「算法理论学习」和「编程实战练习」相结合的方式，从零基础到彻底掌握算法知识。
NLP-Conferences-Code
NLP-Conferences-Papers-with-Code (ACL、EMNL、NAACL、COLING、AAAI、IJCAI)
Query_Decomposition
This repository introduces a hands-on approach to query decomposition, a technique used primarily in KBQA and RAG
lhf860's Repositories
lhf860/AI_Tutorial_Example
记录AI算法的实践过程，包括但不限于NLP、推荐、音频、图像、推荐、LLM和多模态等
lhf860/LeetCode-Py
⛽️「算法通关手册」，超详细的「算法与数据结构」基础讲解教程，「LeetCode」650+ 道题目 Python 版的详细解析。通过「算法理论学习」和「编程实战练习」相结合的方式，从零基础到彻底掌握算法知识。
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NLP-Conferences-Papers-with-Code (ACL、EMNL、NAACL、COLING、AAAI、IJCAI)
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CCKS 2020：新冠知识图谱构建与问答评测（四）新冠知识图谱问答评测
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自然语言处理，知识图谱相关语料。按照Task细分，欢迎PR。
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深度学习相关的模型训练、评估和预测相关代码
lhf860/fucking-algorithm
刷算法全靠套路，认准 labuladong 就够了！English version supported! Crack LeetCode, not only how, but also why.
lhf860/IE-Survey
北航大数据高精尖中心张日崇研究团队对信息抽取领域的调研。包括实体识别，关系抽取，属性抽取等子任务，每类子任务分别对学术界和工业界进行调研。
lhf860/joyful-pandas
Pandas中文教程
lhf860/leedeeprl-notes
李宏毅《深度强化学习》笔记，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/leedeeprl-notes/
lhf860/leetcode_python
leetcode实现(Python)
lhf860/linghu-algorithm-templete
lhf860/LLM-Adapters
LLM-Adapters: An Adapter Family for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
lhf860/mall
mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统，基于SpringBoot+MyBatis实现，采用Docker容器化部署。 前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。
lhf860/mmllm-ocr
多模态OCR
lhf860/MRC_book
《机器阅读理解：算法与实践》代码
lhf860/nlp_practice_note
nlp论文笔记和实战代码
lhf860/NLU_datasets_with_task_oriented_dialogue
datasets of natural language understanding and dialogue state tracking
lhf860/numpy-ml
Machine learning, in numpy
lhf860/PaddleOCR
Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices)
lhf860/Principle_of_Web_Search_2020
北邮《网络搜索原理》课程(2020)
lhf860/QA-Survey
北航大数据高精尖中心研究张日崇团队对问答系统的调研。包括知识图谱问答系统（KBQA）和文本问答系统（TextQA），每类系统分别对学术界和工业界进行调研。
lhf860/Semantic-Parsing
lhf860/spring-boot-demo
spring boot demo 是一个用来深度学习并实战 spring boot 的项目，目前总共包含 65 个集成demo，已经完成 53 个。 该项目已成功集成 actuator(监控)、admin(可视化监控)、logback(日志)、aopLog(通过AOP记录web请求日志)、统一异常处理(json级别和页面级别)、freemarker(模板引擎)、thymeleaf(模板引擎)、Beetl(模板引擎)、Enjoy(模板引擎)、JdbcTemplate(通用JDBC操作数据库)、JPA(强大的ORM框架)、mybatis(强大的ORM框架)、通用Mapper(快速操作Mybatis)、PageHelper(通用的Mybatis分页插件)、mybatis-plus(快速操作Mybatis)、BeetlSQL(强大的ORM框架)、upload(本地文件上传和七牛云文件上传)、redis(缓存)、ehcache(缓存)、email(发送各种类型邮件)、task(基础定时任务)、quartz(动态管理定时任务)、xxl-job(分布式定时任务)、swagger(API接口管理测试)、security(基于RBAC的动态权限认证)、SpringSession(Session共享)、Zookeeper(结合AOP实现分布式锁)、RabbitMQ(消息队列)、Kafka(消息队列)、websocket(服务端推送监控服务器运行信息)、socket.io(聊天室)、ureport2(**式报表)、打包成war文件、集成 ElasticSearch(基本操作和高级查询)、Async(异步任务)、集成Dubbo(采用官方的starter)、MongoDB(文档数据库)、neo4j(图数据库)、docker(容器化)、JPA多数据源、Mybatis多数据源、代码生成器、GrayLog(日志收集)、JustAuth(第三方登录)、LDAP(增删改查)、动态添加/切换数据源、单机限流(AOP + Guava RateLimiter)、分布式限流(AOP + Redis + Lua)、ElasticSearch 7.x(使用官方 Rest High Level Client)、HTTPS。
lhf860/SpringBoot-Labs
一个涵盖六个专栏：Spring Boot 2.X、Spring Cloud、Spring Cloud Alibaba、Dubbo、分布式消息队列、分布式事务的仓库。希望胖友小手一抖，右上角来个 Star，感恩 1024
lhf860/Statistical-Learning-Method_Code
手写实现李航《统计学习方法》书中全部算法
lhf860/text-classification-surveys
文本分类资源汇总，包括深度学习文本分类模型，如SpanBERT、ALBERT、RoBerta、Xlnet、MT-DNN、BERT、TextGCN、MGAN、TextCapsule、SGNN、SGM、LEAM、ULMFiT、DGCNN、ELMo、RAM、DeepMoji、IAN、DPCNN、TopicRNN、LSTMN 、Multi-Task、HAN、CharCNN、Tree-LSTM、DAN、TextRCNN、Paragraph-Vec、TextCNN、DCNN、RNTN、MV-RNN、RAE等，浅层学习模型，如LightGBM 、SVM、XGboost、Random Forest、C4.5、CART、KNN、NB、HMM等。介绍文本分类数据集，如MR、SST、MPQA、IMDB、Yelp、20NG、AG、R8、DBpedia、Ohsumed、SQuAD、SNLI、MNLI、MSRP、MRDA、RCV1、AAPD，评价指标，如accuracy、Precision、Recall、F1、EM、MRR、HL、Micro-F1、Macro-F1、P@K，和技术挑战，包括多标签文本分类。