PyTorch_Tutorial：Pytorch模型训练实用教程配套代码

这是一个在Github上名为crownpku/Information - Extraction - Chinese的项目，专注于中文信息抽取工作，其中涵盖命名实体识别和关系抽取等内容。项目使用IDCNN/biLSTM + CRF进行中文命名实体识别，利用biGRU + 2ATT开展关系抽取，并且各子任务有单独详细的README.md文件。这个项目在中文信息抽取相关的深度学习应用方面有独特之处，值得关注与深入探讨。

NLP - LOVE/ML - NLP项目主要包含机器学习、深度学习、NLP面试常考知识点和代码实现，以各个模块构建清晰知识体系，每章问题是面试可能问到的知识点，结尾有算法实战代码案例，项目持续更新且欢迎大家加入完善，是算法工程师理论基础学习和面试复习的实用资源。

zergtant/pytorch - handbook是一本开源书籍，目标是帮助想要用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门。书中参考网上资料并附原文地址，教程经测试确保可行，还提供版本说明、在线版本和PDF国内镜像等资源，有交流群方便大家交流，作者也会随着PyTorch版本更新不断完善内容，这是一个非常适合PyTorch初学者的资源。

antispider是书籍《Python3反爬虫原理与绕过实战》的配套代码项目。除书中第1章和第3章部分内容外，其余章节涉及Python代码均有记录，包含多种反爬虫相关内容如信息校验型、动态渲染等，代码经运行验证与书本所述一致，对读者学习有很大帮助。

Jiagu是一个深度学习自然语言处理工具，使用大规模语料训练而成。它能提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现、情感分析、文本聚类等功能。安装方式有pip安装和源码安装，使用方式多样，可用于多种自然语言处理任务，如分词、词性标注、命名实体识别等，不同功能都有对应的示例代码可供参考。

这是一个关于斯坦福CS224n深度学习自然语言处理课程2019年的中文笔记项目。遵循CCBY - NC - SA4.0协议，欢迎任何人参与完善。项目中有笔记整理活动正在进行，并且给出了多种参与项目的联系方式，包括在github上提issue、发邮件以及在学习交流群中联系群主或管理员等，是一个很好的自然语言处理课程学习资源。