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A curated list of awesome Deep Learning tutorials, projects and communities.

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计算机自学指南

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ACL 2020: Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings

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:books: 免费的计算机编程类中文书籍，欢迎投稿

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code and data for my COLING paper "An Interpretable Reasoning Network for Multi-Relation Question Answering"

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Java流行框架源码分析：Spring源码、SpringBoot源码、SpringAOP源码、SpringSecurity源码、SpringSecurity OAuth2源码、JDK源码、Netty源码

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PyTorch implementation of the ACL 2019 paper "Improving Question Answering over Incomplete KBs with Knowledge-Aware Reader"

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最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，理论学习主要根据readme的链接，在学习理论的同时，决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎star，fork和关注。 主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程作业个人笔记 Python实现， 2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） Python实现， 3.李航《统计学习方法》 Python代码实现， 4.自然语言处理NLP 牛津大学xDeepMind Python代码实现， 5.LeetCode刷题，题析，分析心得笔记 Java和Python代码实现， 6.TensorFlow人工智能实践代码笔记 北京大学曹健老师课程和TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版） Python代码实现， 附带一些个人心得和笔记。GitHub上有很多机器学习课程的代码资源，我也准备自己实现一下，后续会更新笔记，代码和百度云网盘链接。 这个项目主要是学习算法的，并且会不断更新相关资源和代码，欢迎关注，star，fork！ Min's blog 欢迎访问我的博客主页！ (Welcome to my blog website !)https://liweimin1996.github.io/

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This project analyzes the results of various models for Link Prediction on Knowledge Graphs using Knowledge Graph Embeddings. It allows to replicate the results in our work "Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction: A Comparative Analysis" (https://arxiv.org/abs/2002.00819). Principal contributor: ANDREA ROSSI (https://github.com/AndRossi)