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1. ML-NLP

   此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。

   Jupyter Notebook 6.5k 2.1k

2. Introduction-NLP

   HanLP作者的新书《自然语言处理入门》详细笔记！业界良心之作，书中不是枯燥无味的公式罗列，而是用白话阐述的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。

   Python 633 159

3. CodingInterviews2-ByPython

   此项目是《剑指offer》第二版里算法面试题的Python3实现版本，作为一本经典书籍，可以时常拿出来看一看、翻一翻、记一记。同时也是为了Python程序员能够更好的通过公司的技术面试，拿到心仪的offer。

   Python 62 38

4. Model_Log

   Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比，轻松三步即可实现。

   Python 50 15

5. blog

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6. blog-comment

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