poetry.txt数据集下载

### 下载诗歌数据集 `poetry.txt` 要下载名为 `poetry.txt` 的数据集,可以按照以下方法操作。根据提供的信息,该文件位于 GitHub 仓库中[^1]。以下是具体的实现方式: #### 方法一:通过浏览器手动下载 访问指定的 GitHub 地址: [https://github.com/qq604395564/LSTM-Poetry](https://github.com/qq604395564/LSTM-Poetry)[^1] 进入页面后,找到并点击 `poetry.txt` 文件链接,随后可以选择将其保存到本地。 --- #### 方法二:使用命令行工具克隆整个仓库 如果希望自动化获取文件或者需要其他相关资源,可以通过 Git 命令克隆整个仓库至本地环境。执行如下命令即可完成操作: ```bash git clone https://github.com/qq604395564/LSTM-Poetry.git ``` 运行成功后,在当前目录下会生成一个名为 `LSTM-Poetry` 的文件夹,其中包含所需的 `poetry.txt` 数据集以及其他关联代码文件[^1]。 --- #### 方法三:单独下载目标文件(无需安装Git) 对于仅需获取单个文件的情况,可以直接利用 curl 或 wget 工具从远程地址提取特定文件内容。例如采用以下任一种方式进行操作: ##### 使用 curl ```bash curl -O https://raw.githubusercontent.com/qq604395564/LSTM-Poetry/master/poetry.txt ``` ##### 使用 wget ```bash wget https://raw.githubusercontent.com/qq604395564/LSTM-Poetry/master/poetry.txt ``` 以上两种方法均能有效将 `poetry.txt` 文件存储于当前工作路径之下。 --- ### 注意事项 在实际应用过程中,请确认网络连接正常以及具备相应权限以顺利完成上述任意一项流程。另外值得注意的是,虽然这里主要讨论了关于如何取得训练所需诗句资料的方法,但在某些场景下还可能涉及依赖管理等问题,比如借助 Poetry 来维护 Python 项目的依赖关系时,则需要注意版本号解析规则及其复杂度提升情况等方面的知识点[^2]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Python内容推荐

python-poetry-buildpack:Heroku构建包,可以将Poetry与官方Python构建包一起使用

python-poetry-buildpack:Heroku构建包,可以将Poetry与官方Python构建包一起使用

Python诗歌构建包 适用于用户的 Buildpack。 如何使用 Python Poetry Buildpack通过从poetry.lock生成requirements.txt和runtime.txt来准备要由Python buildpack(例如heroku/python处理的构建。 要通过Heroku CLI设置使用多个buildpack,请使用buildpacks:add : heroku buildpacks:clear heroku buildpacks:add https://github.com/moneymeets/python-poetry-buildpack.git heroku buildpacks:add heroku/python 配置 Python 可以通过设置PYTHON_RUNTIME_VERSION变量来强制使用Python版本: heroku

Python-Poetry让Python依赖管理和打包变得容易

Python-Poetry让Python依赖管理和打包变得容易

可以帮助您声明,管理和安装Python项目的依赖关系,确保您在任何地方都拥有合适的堆栈。

docker-python-poetry:预先安装了Poetry的Python docker映像

docker-python-poetry:预先安装了Poetry的Python docker映像

docker-python-poetry 一个预先安装了诗歌的基于Debian的python docker容器。 该图像是根据官方的python slim-buster图像构建的。 在上查看图像 根据要查找的python版本,有一些不同的标签。 标签结构是POETRY VERSION,然后是PYTHON VERSION。 因此,如果您想使用Poetry和Python 3.8,则可以使用以下标记之一,具体取决于您希望对诗歌版本1-3.8或1.1-3.8或1.1.4-3.8 请注意,当前只有与最新版本诗歌相对应的标签会更新其基本图片。

轻量 GraphRAG 实战:实体关系图谱 + 多跳检索,零 Key 离线可跑(Python 源码)

轻量 GraphRAG 实战:实体关系图谱 + 多跳检索,零 Key 离线可跑(Python 源码)

轻量 GraphRAG 实战包。从样例知识库抽取实体关系,支持 k-hop 多跳检索与社区摘要;无 Key 可 Mock 离线问答。含样例与 smoke。

语义路由实战:关键字+假向量意图分类,零 Key 离线可跑(Python 源码)

语义路由实战:关键字+假向量意图分类,零 Key 离线可跑(Python 源码)

意图/语义路由实战包。关键字+轻量向量混合分类,阈值回退;无 Key 离线可跑。含工具路由样例与 smoke。

古诗词数据集.rar

古诗词数据集.rar

古诗词数据集

poetry(RNN诗人)

poetry(RNN诗人)

深度学习中的 RNN算法,实战代码,采用python语言编写

poems-generator-keras.zip
五言绝句古诗词生成

poems-generator-keras.zip 五言绝句古诗词生成

提到深度学习绕不开的一个话题就是自然语言处理,何为自然语言处理?**自然语言处理(NLP)** 就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 本次实验中主要是介绍了三个任务: 第一个任务是古诗文本数据预处理:对古诗文本数据进行数据预处理,过滤不符合要求的数据,提取五言绝句诗句并建立有效的数据利用体系。 第二个任务是模型搭建与训练:调用任务1处理好的文本数据信息,在预训练模型的基础上进行模型微调训练。 第三个任务是模型测试与部署:通过任务1的有效数据提取与任务2训练循环神经网络,我们得到了能够根据输入数据预测后续古诗内容的网络模型。本部分任务将调用模型进行输出测试并实现模型部署。本实验通过使用flask框架快速将模型部署在云端并设计了简单的前端界面,用户可以直接通过网站访问,并在浏览器的应用内实现交互。应用将会把用户输入的请求传给后端处理,再将结果传回浏览器界面显示。 这些任务适用于初中级学习自然语言处理的小伙伴,可以大概明白自然语言处理能学习到什么

poetry_song.txt

poetry_song.txt

poetry_song数据集

poetry5000.txt

poetry5000.txt

poetry5000数据集

PyDep:从requirements.txt创建pyproject.toml和poetry.lock文件

PyDep:从requirements.txt创建pyproject.toml和poetry.lock文件

PyDep 从requirements.txt创建pyproject.toml和poetry.lock依赖文件 安装 pydep可以通过以下方式安装: 克隆存储库 将此存储库克隆到本地计算机 git clone https://github.com/Devansh3712/PyDep.git 通过在PyDep目录中运行setup.py来安装pydep 视窗 python setup.py install Linux python3 setup.py install 作为pip软件包安装 使用终端/ cmd安装pydep 视窗 pip install pydep-cli Linux pip3 install pydep-cli 用法 Usage: pydep [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... Create pyproject.toml & poetr

PyPI 官网下载 | poetry-0.9.0.tar.gz

PyPI 官网下载 | poetry-0.9.0.tar.gz

资源来自pypi官网。 资源全名:poetry-0.9.0.tar.gz

数据集:唐诗三百首.txt

数据集:唐诗三百首.txt

唐唐诗三百首,用于文本生成,古诗生成 诗三百首,用于文本生成,古诗生成 唐诗三百首,用于文本生成,古诗生成 唐诗三百首,用于文本生成,古诗生成

PyCharm配置Poetry环境[代码]

PyCharm配置Poetry环境[代码]

本文详细介绍了在PyCharm中创建conda虚拟环境并配置Poetry环境的完整步骤。首先通过PowerShell下载Poetry并配置环境变量,随后创建虚拟环境并指定其位置。若遇到报错,可通过手动创建文件夹并运行Poetry命令解决。接着进入Poetry环境位置,指定conda虚拟环境为解释器,并可选安装清华镜像源以优化依赖下载。最后通过Poetry安装包和依赖关系,并在PyCharm中配置Python解释器,选择现有Poetry环境并指定解释器路径。整个过程涵盖了从安装到配置的全流程,适合开发者快速搭建Python开发环境。

PyPI 官网下载 | poetry-0.6.3b5.tar.gz

PyPI 官网下载 | poetry-0.6.3b5.tar.gz

资源来自pypi官网。 资源全名:poetry-0.6.3b5.tar.gz

chinese-poetry 最全中文诗歌古典文集数据库.zip

chinese-poetry 最全中文诗歌古典文集数据库.zip

chinese-poetry 最全中文诗歌古典文集数据库.zip

poetry-template

poetry-template

poetry-template

pyinstaller_poetry

pyinstaller_poetry

pyinstaller_poetry

Poetry入门指南[可运行源码]

Poetry入门指南[可运行源码]

本文详细介绍了Python依赖管理工具Poetry的入门使用指南。Poetry结合了pip和venv的功能,提供了更强大的依赖管理和虚拟环境管理能力。文章从Poetry的安装、项目初始化、虚拟环境管理、模块安装与移除、依赖解析等方面进行了全面讲解,并对比了Poetry与pip+venv的优缺点。Poetry通过pyproject.toml和poetry.lock文件管理依赖,解决了pip在依赖管理上的不足,特别是在模块移除时的依赖解析问题。此外,文章还介绍了如何区分开发和生产依赖、如何导出requirements.txt文件以及常用Poetry指令清单,为Python开发者提供了从零开始使用Poetry的完整指南。

Tang Poetry generator RNN

Tang Poetry generator RNN

递归神经网络生成唐诗,附数据集。代码的相关教程在我的CSDN博客中有。

最新推荐最新推荐

recommend-type

产业园区如何高效对接企业技术需求与高校科研成果?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

国央企创新负责人如何快速掌握本地科技资源分布与匹配情况?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

国央企创新负责人如何实现科技成果的精准识别与高效筛选?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

数据挖掘实战:决策树 + 聚类 + 关联规则,零 Key 离线可跑(Python 源码)

数据挖掘实战包。用 Python 标准库实现 CART 风格决策树、K-Means 聚类与 Apriori 关联规则,在虚构「星河便利店」会员表和购物篮上跑通分类、分群与购物篮分析,并给出准确率、轮廓系数、支持度/置信度/提升度。零第三方依赖、零 API Key 即可离线跑通。含 4 个样例、离线冒烟、中文 README(含「使用方法」)。均为作者原创可运行源码。MIT。作者 blog.csdn.net/mtl1994
recommend-type

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档)

SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心...
recommend-type

MATLAB/Simulink直流电机三闭环仿真与PI及PWM控制

在探讨“基于MATLAB/Simulink的三闭环直流电机调速系统仿真:PI控制与PWM调制”这一主题时,我们首先需要了解几个关键的工程技术概念和工具应用。以下是对标题、描述、标签和文件名称列表中涉及知识点的详尽阐释。 MATLAB是一种高级数学计算和工程仿真软件,广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算等领域。Simulink作为MATLAB的一个附加产品,是一个用于模拟动态系统(如电子、机械、控制系统等)的多域仿真和基于模型的设计环境,它提供了一个直观的图形界面,让用户能够构建复杂的系统模型。 PI控制,即比例-积分控制,是一种常见的反馈控制策略。它结合了比例控制(P)和积分控制(I)的优点,比例控制对当前偏差进行响应,而积分控制则对过去的累积误差进行响应。PI控制器可以减少稳态误差,提高系统的稳定性和响应速度,是直流电机调速系统中常用的控制方式。 PWM调制,即脉冲宽度调制,是一种利用数字输出信号对模拟电路进行控制的技术。在电机控制中,PWM调制通过调整脉冲的宽度来控制电机供电电压的平均值,进而控制电机的转速。这种调制方式在直流电机调速系统中非常常见,因为它可以有效地减少电机发热,提高能量利用效率,并实现平滑的电机加速和减速。 直流电机调速系统是通过改变电机供电电压或电流来控制电机转速的系统。在本文描述的三闭环控制结构中,包括位置环、速度环和电流环。位置环关注电机转子的具体位置;速度环关注电机转速,是速度反馈的控制环节;电流环则关注电机工作电流,是电流反馈的控制环节。三者通过相互配合,共同实现对电机精确的动态控制。 H桥电路是一种常用的电机驱动电路,它可以通过改变电流方向来控制电机的正反转,广泛应用于电子调速装置中。 文章附带的两千多字说明文档详细描述了三闭环直流电机调速系统的建模步骤、仿真测试方法以及参数调整技巧。这些内容对研究人员和工程师深入理解和掌握三闭环控制系统搭建和优化的方法至关重要。对于从事电机控制研究的技术人员、自动化工程领域的研究人员、高校相关专业的学生而言,这些信息都是宝贵的资源。 文件名称列表中的两个Word文档可能包含了上述仿真系统的详细说明和操作指南,以及必要的理论背景介绍。PDF文件可能是某些图表、数据、或是与仿真测试有关的说明文档。而“MATLAB”文件夹可能包含了实际的仿真模型文件,便于用户使用MATLAB/Simulink环境直接打开和运行仿真。 综上所述,本文所涉及的知识点涵盖了从理论到实践的多个层面,包括了直流电机调速系统的理论基础、控制系统设计、软件仿真、调试优化,以及实验操作技巧等。对于技术人员和学生来说,通过学习和实践这些知识点,可以显著提升他们对直流电机调速系统的理解能力,并能在实际工作中运用所学知识解决相关技术问题。
recommend-type

【MQTT协议20个致命误区】:20年IoT架构师亲历的17次生产事故复盘与9条黄金避坑法则(仅限内部技术圈流传)

# MQTT 协议的隐性契约:一场在不可靠网络中重建确定性的工程实践 在某国家级智能电表平台夏季用电高峰期间,运维团队盯着 Grafana 面板上那条平滑如镜的“在线设备数”曲线,却眼睁睁看着数万终端集体失联——指令发不出、数据收不到、告警静默无声。Wireshark 抓包显示,客户端 socket 仍处于 `ESTABLISHED` 状态,而 Broker 日志里连一条断连记录都没有。这不是 Bug,也不是配置错误;这是 MQTT 协议在真实网络拓扑中一次彻底的语义失效:`keep_alive = 60` 的承诺,在云厂商 NLB 60 秒单向关闭连接的现实面前,脆弱得像一张薄纸。 这并
recommend-type

切换Dify的嵌入模型后,旧文件还能直接用吗?

### Dify 更换向量数据库模型是否需要重新上传文件 当更换Dify所使用的向量数据库模型时,通常情况下确实需要重新上传文件。这是因为不同模型可能会有不同的特征提取方式以及数据存储格式,这会使得原本为旧模型准备的数据不再适用于新的模型。 具体来说,在切换到不同的嵌入模型(如从 `text-embedding-ada-002` 到其他模型)时,由于这些模型可能具有不同的参数设置、架构设计或训练目标,因此它们产生的向量表示也会有所不同[^2]。这意味着即使是对相同的内容进行编码,新旧模型生成的结果也可能存在差异,从而影响检索效果和服务质量。 对于像Weaviate这样的向量数据库而言,其
recommend-type

石墨烯超表面三次谐波增强COMSOL仿真技术及应用研究

在当前研究领域,对于石墨烯超表面三次谐波增强的研究,利用仿真技术已成为一种重要的手段。COMSOL Multiphysics是一个多物理场耦合仿真软件,它允许研究者在电磁波、光学、热学等多个物理场进行综合分析。本文将探讨COMSOL在光学仿真领域应用的深度,特别是针对石墨烯超表面三次谐波增强的建模和非线性光学计算技术。 首先,石墨烯由于其独特的电学性质,如高迁移率和可调的载流子浓度,已成为非线性光学领域的重要研究对象。在非线性光学仿真中,准确建模石墨烯的电导率至关重要。COMSOL支持自定义函数和材料属性,这使得研究人员能够将石墨烯的线性与非线性电导率模型精确地融入仿真环境中。这要求研究人员理解石墨烯电导率的物理机制,以及如何将其抽象为数学模型,进而用COMSOL中的物理场接口进行表达。 在超表面结构的参数化几何建模上,六边形晶胞设计和周期性边界条件的应用是构建石墨烯超表面的关键技术。周期性边界条件能够在最小的重复单元上模拟无限大的周期性结构的物理行为,极大地减少了模型规模和计算资源需求。此外,对于周期性结构的准确模拟,需要了解其在电磁场中的表现,以及如何在COMSOL中设置相关的物理场接口和参数。 非线性计算问题中的收敛性是仿真中经常遇到的挑战之一。提出基于线性计算结果初始化的非线性问题求解策略,是提高计算稳定性和效率的有效方法。正确设置求解器参数,比如松弛因子、误差容限以及迭代算法的选择,对于确保仿真的精度和快速收敛至关重要。 在执行参数化扫描的过程中,仿真软件需要能够快速、准确地在一系列参数值中进行计算。COMSOL的参数化扫描功能可以帮助用户自动化这一过程,研究者只需定义参数变量,软件就会自动执行仿真并收集数据。在评估三次谐波转换效率时,积分算子在空间域和频率域的应用尤为重要,这是由于它们可以用来计算特定区域或频段内的电磁场强度。 网格划分和边界条件的设定,直接关系到仿真的精确度和效率。高质量的网格划分可以提供更精确的仿真结果,但同时也会增加计算负担。在石墨烯超表面的研究中,需要特别关注在石墨烯表面和界面附近的网格细化,以及如何设置适当的边界条件,比如完美匹配层(PML)来模拟无限大的开放空间。 对于本文的读者来说,适合的群体包括了那些从事光学仿真、非线性光学研究的专业人士和技术爱好者。此文档旨在帮助他们理解并掌握石墨烯超表面三次谐波增强仿真的完整流程,确保能够复现实验结果,并在仿真过程中对性能进行优化。 本文也提供了一系列具体的代码片段和配置细节,这些对读者而言非常宝贵,有助于他们更深刻地理解相关的技术细节。在实际操作中,研究者可以根据这些指导信息快速地搭建起自己的仿真模型,进行必要的参数调整和优化。 最后,这项研究的应用场景十分广泛,不仅限于基础研究,还可以延伸至光学器件的设计和优化,如光学调制器、传感器和新型光源等。而COMSOL作为强大的仿真工具,将继续在各种科学和工程问题中发挥重要作用。
recommend-type

Python算法环境三系战争终局方案:venv_poetry_conda冲突溯源图谱(基于37个真实pipdeptree快照)+ 隔离策略决策树(准确率98.6%)

# Python算法环境三系战争的现实困局与终局命题 在智能家居设备日益复杂的今天,确保无线连接的稳定性已成为一大设计挑战。而当我们把视线转向Python算法工程领域,一个更隐蔽、更顽固的稳定性问题正悄然侵蚀着整个AI研发流水线——不是模型精度的波动,也不是GPU显存的溢出,而是那个最基础、最不该出错的环节:`import torch`。 73%的ML/AI项目在CI阶段因这行代码失败而回滚;其中仅12%能通过`pip list`定位根因;更令人不安的是,同一份代码库,在`poetry run python`与`conda activate && python`下,竟产生完全不同的`sys