• Regeln für den Video-Bereich:

    In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.

    Einteilung

    - Folgende Formate gehören in die angegeben Bereiche:
    - Filme: Encodierte Filme von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format DivX, XviD und x264.
    - DVD: Filme im Format DVD5, DVD9 und HD2DVD.
    - HD: Encodierte Filme mit der Auflösung 720p oder darüber von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format x264.
    - 3D: Encodierte Filme von BluRay, die in einem 3D Format vorliegen. Dies gilt auch für Dokus, Animation usw.
    - Serien: Cartoon/Zeichentrick, Anime, Tutorials, Dokumentationen, Konzerte/Musik, Sonstiges sind demnach in die entsprechenden Bereiche einzuordnen, auch wenn sie beispielsweise im High Definition-Format oder als DVD5/DVD9/HD2DVD vorliegen. Ausnahme 3D.
    - Bereich Englisch: Englische Releases gehören immer in diesen Bereich.
    - Bereich Talk: Der Bereich, in dem über die Releases diskutiert werden kann, darf, soll und erwünscht ist.


    Angebot/Beitrag erstellen

    - Ein Beitrag darf erst dann erstellt werden, wenn der Upload bei mindestens einem OCH komplett ist. Platzhalter sind untersagt.
    - Bei einem Scenerelease hat der Threadtitel ausschließlich aus dem originalen, unveränderten Releasenamen zu bestehen. Es dürfen keine Veränderungen wie z.B. Sterne, kleine Buchstaben o.ä. vorgenommen werden. Ausnahme Serienbörse:
    - Bei einem Sammelthread für eine Staffel entfällt aus dem Releasename natürlich der Name der Folge. Beispiel: Die Simpsons S21 German DVDRip XviD - ITG
    - Dementsprechend sind also u.a. verboten: Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist.

    Aufbau des Angebots und Threadtitel

    Der Titel nach folgendem Muster erstellt zu werden. <Name> [3D] [Staffel] [German] <Jahr> <Tonspur> [DL] [Auflösung] <Quelle> <Codec> - <Group>
    Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 DVDRip XviD - iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL BDRip x264 - iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 AC3 DL BDRip XviD - iND
    Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 720p BluRay x264 iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL 1080p BluRay x264 iND
    Beispiel: Die Simpsons S01 German AC3 DVDRip XviD iND
    Beispiel: Die Simpsons S20 German AC3 720p BluRay x264 iND
    Beispiel: Sword Art Online II Ger Sub 2014 AAC 1080p WEBRip x264 - peppermint
    Entsprechend sind also u.a. verboten: Sonderzeichen wie Klammern, Sterne, Ausrufezeichen, Unterstriche, Anführungszeichen / Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist
    Ausnahmen hiervon können in den Bereichen geregelt sein.

    Die Beiträge sollen wie folgt aufgebaut werden:
    Überschrift entspricht dem Threadtitel
    Cover
    kurze Inhaltsbeschreibung
    Format, Größe, Dauer sind gut lesbar für Downloader außerhalb des Spoilers zu vermerken
    Nfo sind immer Anzugeben und selbige immer im Spoiler in Textform.
    Sind keine Nfo vorhanden z.B. Eigenpublikationen, sind im Spoiler folgende Dateiinformationen zusätzlich anzugeben :
    Quelle
    Video (Auflösung und Bitrate)
    Ton (Sprache, Format und Bitrate der einzelnen Spuren)
    Untertitel (sofern vorhanden)
    Hosterangabe in Textform außerhalb eines Spoiler mit allen enthaltenen Hostern.
    Bei SD kann auf diese zusätzlichen Dateiinformationen verzichtet werden.

    Alle benötigten Passwörter sind, sofern vorhanden, in Textform im Angebot anzugeben.
    Spoiler im Spoiler mit Kommentaren :"Schon Bedankt?" sind unerwünscht.


    Releases

    - Sind Retail-Release verfügbar, sind alle anderen Variationen untersagt. Ausnahmen: Alle deutschen Retail-Release sind CUT, in diesem Fall sind dubbed UNCUT-Release zulässig.
    - Im Serien-Bereich gilt speziell: Wenn ein Retail vor Abschluss einer laufenden Staffel erscheint, darf diese Staffel noch zu Ende gebracht werden.62
    - Gleiche Releases sind unbedingt zusammenzufassen. Das bedeutet, es ist zwingend erforderlich, vor dem Erstellen eines Themas per Suchfunktion zu überprüfen, ob bereits ein Beitrag mit demselben Release besteht. Ist dies der Fall, ist der bereits vorhandene Beitrag zu verwenden.
    - P2P und Scene Releases dürfen nicht verändert oder gar unter einem iND Tag eingestellt werden.


    Support, Diskussionen und Suche

    - Supportanfragen sind entweder per PN oder im Bereich Talk zu stellen.
    - Diskussionen und Bewertungen sind im Talk Bereich zu führen. Fragen an die Uploader haben ausschließlich via PN zu erfolgen, und sind in den Angeboten untersagt.
    - Anfragen zu Upload-Wünschen sind nur im Bereich Suche Video erlaubt. Antworten dürfen nur auf Angebote von MyBoerse.bz verlinkt werden.


    Verbote

    - Untersagt sind mehrere Formate in einem einzigen Angebotsthread, wie beispielsweise das gleichzeitige Anbieten von DivX/XviD, 720p und 1080p in einem Thread. Pro Format, Release und Auflösung ist ein eigener Thread zu eröffnen.
    - Grundsätzlich ebenso verboten sind Dupes. Uploader haben sich an geeigneter Stelle darüber zu informieren, ob es sich bei einem Release um ein Dupe handelt.
    - Gefakte, nur teilweise lauffähige oder unvollständige Angebote sind untersagt. Dies gilt auch für eigene Publikationen, die augenscheinlich nicht selbst von z.B. einer DVD gerippt wurden. Laufende Serien, bei denen noch nicht alle Folgen verfügbar sind, dürfen erstellt und regelmäßig geupdatet werden.
    - Untersagt sind Angebote, welche nur und ausschließlich in einer anderen Sprache als deutsch oder englisch vorliegen. Ausnahmen sind VORHER mit den Moderatoren zu klären.


    Verstoß gegen die Regeln

    - Angebote oder Beiträge, die gegen die Forenregeln verstoßen, sind über den "Melden"-Button im Beitrag zu melden.
  • Bitte registriere dich zunächst um Beiträge zu verfassen und externe Links aufzurufen.




Learn Natural Language Processing with Python (2024)

Tutorials

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Free Download Learn Natural Language Processing with Python (2024)
Published 3/2024
Created by Tech Career World
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Learn Natural Language Processing and Neural Networks with Python and PyTorch
What you'll learn:
Computational Graphs
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Corpora, Tokens, and Types
N-grams
Simplest Neural Network
Activation Functions
Supervised Training
Feed-Forward Networks
The Multilayer Perceptron
Model Evaluation and Prediction
Convolutional Neural Networks
Batch Normalization (BatchNorm)
Network-in-Network Connections
The CBOWClassifier Model
Sequence Modeling
Recurrent Neural Networks
Intermediate Sequence Modeling
Vanilla RNNs (or Elman RNNs)
Advanced Sequence Modeling
Requirements:
Just passion for learning!
Description:
Welcome to the exciting world of Natural Language Processing (NLP) and Neural Networks! In this comprehensive course, you will embark on a journey to master the fundamentals of NLP and neural networks using the powerful combination of Python programming language and PyTorch framework. Whether you are a beginner or an experienced programmer, this course will equip you with the essential skills and knowledge to leverage the potential of NLP and neural networks for various applications.Natural Language Processing (NLP) has emerged as a critical field within artificial intelligence, enabling computers to understand, interpret, and generate human language. Through a series of hands-on exercises and projects, you will delve into the core concepts of NLP, including text preprocessing, sentiment analysis, named entity recognition, part-of-speech tagging, and more. You will learn how to manipulate and analyze textual data using Python libraries such as NLTK (Natural Language Toolkit) and spaCy, gaining insights into the underlying structure of language.Neural networks have revolutionized the field of machine learning, offering powerful tools for solving complex tasks. In this course, you will explore the foundations of neural networks, including perceptrons, feedforward networks, backpropagation, activation functions, and optimization algorithms. You will then delve into advanced neural network architectures such as recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory networks (LSTMs), and transformers, which are specifically designed to handle sequential data like text.PyTorch has emerged as one of the leading deep learning frameworks, known for its flexibility, efficiency, and ease of use. Throughout this course, you will harness the capabilities of PyTorch to implement NLP models and neural networks from scratch. You will learn how to define network architectures, train models on large datasets, and evaluate their performance using various metrics. By the end of the course, you will have the confidence and proficiency to build cutting-edge NLP applications and neural network models using PyTorch.Key Topics Covered:1. Introduction to Natural Language Processing (NLP)2. Text Preprocessing Techniques3. Sentiment Analysis and Text Classification4. Named Entity Recognition (NER) and Part-of-Speech (POS) Tagging5. Word Embeddings and Semantic Similarity6. Introduction to Neural Networks7. Perceptrons and Feedforward Networks8. Backpropagation and Gradient Descent9. Activation Functions and Optimization Algorithms10. Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)11. Transformers for NLP Tasks12. Introduction to PyTorch and its Ecosystem13. Building NLP Models with PyTorch14. Implementing Neural Networks with PyTorch15. Training and Evaluating Deep Learning ModelsPrerequisites:This course is designed for individuals with a basic understanding of Python programming language and familiarity with machine learning concepts. While prior experience with deep learning or NLP is not required, a strong foundation in Python programming will be beneficial. Participants should also have a curiosity for exploring the intersection of language, artificial intelligence, and neural networks.By the end of this course, you will be equipped with the skills and knowledge to tackle real-world NLP challenges and leverage the power of neural networks for a wide range of applications. Whether you aspire to pursue a career in data science, natural language processing, or artificial intelligence, this course will provide you with a solid foundation to achieve your goals. Join us on this exciting journey and unlock the potential of NLP and neural networks with Python and PyTorch!
Who this course is for:
People who want to explore Data Science
People who want to explore Natural Language Processing
People who want to explore Artificial Intelligence
People who want to explore Neural Networks
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