InsaneLife/ChineseNLPCorpus：中文自然语言处理数据集

RasaNLU for Chinese是从RasaHQ/rasa_nlu派生出来的项目。它主要功能是将中文自然语言转化为结构化数据。在使用时需要特定文件，如data/total_word_feature_extractor_zh.dat，该文件由MITIE wordreptools从中文语料库训练得到且训练耗时2 - 3天，并且要先对中文语料库标记化再用于训练，与用户案例匹配的封闭域语料库效果佳，还能从中文维基百科转储和百度百科下载已训练模型，使用时需安装、配置、训练模型并运行服务器等一系列操作。

ymcui/Chinese - BERT - wwm项目发布基于全词掩码技术的中文预训练模型及其相关模型。项目详细给出各模型参数、数据来源、下载方式等。并在多类中文数据集（如阅读理解、情感分析等）测试不同模型效果，为中文自然语言处理研究提供模型资源与实验数据参考。

liuhuanyong/liuhuanyong.github.io是一个丰富的面向中文自然语言处理的学习资源。它包含了六十余类实践项目及学习索引，像语言资源构建、社会计算、自然语言处理组件等多个学习主题都有涵盖。并且还包含作者的个人简介、学习心得等内容，还有语言资源以及工业落地系统等方面的内容。这是一个专门为自然语言处理入门学习者打造的较为全面的学习资源，能够让学习者在这个平台上获取多方面的知识，对中文自然语言处理领域有一个较为全面的初步认识，方便学习者在这个基础上进一步深入学习该领域的知识。

Promptimizer是一个实验性的提示优化库。它能自动化针对特定任务优化提示的过程。使用者提供初始提示、数据集和自定义评估器等，它就能运行优化循环生成优化提示。比如在简单的推文生成任务中，可按安装、创建任务、定义评估器、训练等步骤操作。在训练时先加载数据和提示，评估基线指标，然后循环优化，还能添加人工标签参与优化。整个项目功能丰富，有很多值得探索之处。

TorchGeo是一个类似于torchvision的PyTorch领域库，专注于地理空间数据相关的数据集、采样器、转换和预训练模型。它能处理多光谱、不同坐标系统和分辨率的地理空间数据集，有多种采样器方便采样，支持特定传感器预训练的模型权重，还与Lightning框架良好集成用于不同任务的训练，包括在多种数据集上的操作示例。这个库为机器学习专家处理地理空间数据以及遥感专家探索机器学习方案提供了极大的便利。

shopping_pro是一个基于uniapp的商城模版项目。该项目与uniapp相关api学习有关并且处于更新状态。在GitHub平台上，它已经获得232个星标和2个分叉，项目主要由Vue占80.3%、JavaScript占14.2%、CSS占5.5%的代码组成，为开发uniapp商城的人员提供了一个可参考的模版。