唐诗专题
循环神经网络系列（六）基于LSTM的唐诗生成
1. 思路 这个示例在很多地方都出现过，对于学习理解LSTM的原理极有帮助，因此我们下面就来一步一步地弄清楚其中的奥秘所在！ 对于循环神经网络来说，我们首先需要做的仍旧是找到一种将数据序列化的方法。当然，对于古诗词来说，每个字的出现顺序就是天然的一个序列，因此我们就可以直接按照这个序列来处理。并且一首古诗词可以看成是一个样本（为了叙述方便，我们下面仅以一首诗的第一句为例子），例如[[床前明
![[LLM]nanoGPT---训练一个写唐诗的GPT](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/d97732b772834f85a0cbc62a71c72464.png)
[LLM]nanoGPT---训练一个写唐诗的GPT
karpathy/nanoGPT: The simplest, fastest repository for training/finetuning medium-sized GPTs. (github.com) 原有模型使用的莎士比亚的戏剧数据集, 如果需要一个写唐诗机器人，需要使用唐诗的文本数据， 一个不错的唐诗，宋词数据的下载资源地址： https://github.com/chine
深度学习之生成唐诗案例（Pytorch版）
主要思路： 对于唐诗生成来说，我们定义一个"S" 和 "E"作为开始和结束。 示例的唐诗大概有40000多首， 首先数据预处理，将唐诗加载到内存，生成对应的word2idx、idx2word、以及唐诗按顺序的字序列。 Dataset_Dataloader.py import torchimport torch.nn as nnfrom torch.utils.data impo
使用正则表达式爬取古诗文网唐诗300首
思路 先从唐诗300首页面获取所有唐诗详情页的链接; 再从每一首唐诗的详情页提取标题、作者、朝代、内容等信息。 源码 # !/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import reimport requestsdef crawl(start_url):base_url='http://www.xzslx.net'req_headers={
JavaWeb——唐诗分析项目
唐诗分析项目 1.项目介绍2.项目整体设计3.项目技术4.数据库表设计4.核心模块一：诗词爬取模块5.核心模块二：数据可视化模块6.效果展示7.项目源码 1.项目介绍 1，项目简介：将中国古代唐诗数据从页面中获取，并对数据进行处理分析等，将数据以图表的方式呈现出来，使用户能更直观快速的去了解古代唐诗。 2，项目成果：让用户直观的看到唐朝的各个诗人的作诗量（柱状图）；展示诗人们使
信息学奥赛一本通-编程启蒙3007：练3.1 唐诗春晓
3007：练3.1 唐诗春晓 时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 提交数: 12971 通过数: 7083 【题目描述】 《春晓》是一首有名的诗，但校园里更流行的孩子们自编的《春晓》。诗如下： 春晓 春眠不觉晓， 处处蚊子咬。 夜来嗡嗡声， 脓包知多少。 【输入】 无 【输出】 输出题目与诗句，其中题目、每句诗句都要换行。
跟着巧虎学唐诗28个视频动画教程
让小朋友们学唐诗，爸妈们第一时间想到的是什么呢？是书本吗？最理想的应该是动画片。这里颜夕夕为大家分享一个巧虎学古诗的动画视频。巧虎对于小孩来说，可真是一个可靠的小伙伴。唱唱跳跳，能歌善舞。还能跟着见识许多有趣的动物和景观。 从潜意识上来说，儿童对巧虎的信任度相当高。所以让巧虎带领宝宝们学习，能取得事半功倍的效果。 巧虎的内容涉及到小朋友们学习和成长的各个方面，这28首巧虎学古诗
唐诗的前身与发展——师范大学朱乐睿
应中国古代文学创新团队负责人张震英教授的邀请，安徽省“皖江学者特聘教授”、安徽师范大学博士生导师朱乐睿教授于2015年5月28日晚7时在广西民族大学文学院204教室作了题为《唐诗学研究的历史与未来》的讲座，讲座由翟鹏玉研究员主持。 讲座伊始，朱乐睿结合自己的学术研究经历，分享了诸如研究学术要严谨、要从原始材料出发、所有的艺术是相通的等学术心得与教诲。随后，朱乐睿从唐诗学的正名讲起，从唐诗学的发源
