1 C#简介1.1基本概念C# （读作“See Sharp”）是一个**面向对象（Object Oriented）**的编程语言，且进一步支持面向组件（Component Oriented）的编程。C# 基于 C 和 C++ 编写，因而存在相似的语法风格，但更接近于java，由微软（Microsoft）开发。C# 采用统一的类型系统，所有 C# 类型（包括 int 和 double 等基元类型）均
目录基本概念1. 实体 entity2. 属性 attribute3. 联系 relation3.1 基数约束的四种形态3.1.1 基数约束形态一3.1.2 基数约束形态二3.1.3 基数约束形态三3.1.4 基数约束形态四扩展概念1. 复合属性 composite attribute2. 多指属性 multivalued attribute3. 派生属性 derives attribute4.
1、通过git下载分词器代码。连接如下：https://gitee.com/hualongdata/hanlp-exthanlp官网如下：http://hanlp.linrunsoft.com/2、下载gradle,如果本机有，就可以略过此步骤。通过gradle官方网站下载，解压，配置环境即可。官方安装配置说明：https://gradle.org/install/3、按本地elasticsear
1. 数据分析simplifyweibo_4_moods 说明下载地址: 百度网盘 (https://pan.baidu.com/s/16c93E5x373nsGozyWevITg#list/path=%2F)数据概览: 36 万多条，带情感标注文本，包含 4 种情感，其中喜悦约 20 万条，愤怒、厌恶、低落各约 5 万条推荐实验: 情感/观点/评论 倾向性
一、摘要 （该论文的模型创新点在于词向量那里，所以全文的重心偏向于词向量部分） 传统的机器学习方法主要用词袋以及ngram去生成特征向量作为文本表示，从而完成很多任务。但是对于短文本来说，比如tweet，由于短文本字数的限制，传统机器学习如果继续使用词袋和ngram，则可能会存在数据稀疏以及维度问题。 所以现在所提出的词向量，作为神经网络的输入使得文本分类等任务有了更好的效果。 本文提出CNN架构
题目这道题应该说很出名了，原题见字符串相似度的计算，但是考试的时候真的想不出怎么实现。看了解答方法后，我现在就把实现方法说一下：如果仅仅只计算字符串的距离，则只需以下3个步骤如果需要把字符串转变的过程记录下来，则需要6个步骤粗略解法下面我就先实现只计算字符串距离的代码，使用了模板。这种方法虽然可以计算出结果来，但是重复计算非常多，后面会有个对比的。 //字符串相似度的计算,模板实现，可用于其他容
我java菜鸟，最近一直用fat_jar打包，感觉什么都不会，就一顿点击next,实在学习不到东西，所有自己参考网上资料学习了一下。。。
1 jar文件打包基本的命令格式,我就不详细说了.诸位只需要在cmd命令行下敲入jar命令，就可以出现各个参数的具体含义，而且说明的很清楚，其中还有两个基本的例子。
2 打包单个文件夹下面的包，只需要jar -(这个横线可有可无)cvf(一般来说是
引言 相似度计算用于衡量对象之间的相似程度，在数据挖掘、自然语言处理中是一个基础性计算。其中的关键技术主要是两个部分，对象的特征表示，特征集合之间的相似关系。在信息检索、网页判重、推荐系统等，都涉及到对象之间或者对象和对象集合的相似性的计算。而针对不同的应用场景，受限于数据规模、时空开销等的限制，相似度计算方法的
Paddle尚未支持python3==== Paddle的Trickhttps://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.5/advanced_usage/best_practice/training_best_practice.html1.1 cuDNN操作的选择在 use_cudnn=True 时，框架底层调用的是cuDNN中的卷积操作
# 如何构建一个NLP模型家族
在当今的技术环境中，构建一个NLP（自然语言处理）模型家族是一个非常有趣且具有挑战性的任务。本文将给你展示整个流程，并且详细说明每一步的实现方法。接下来将会呈现一个流程图以及一个甘特图，帮助你进一步理解整个过程。
## 整体流程
下面是构建NLP模型家族的整体步骤：
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
# NLP最新进展：从传统到深度学习的变革
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中重要的研究方向之一。近年来，NLP技术取得了显著的进展，尤其是基于深度学习的方法。本文将探讨NLP的最新进展，并提供一些具体的代码示例，帮助读者更好地理解这一领域的趋势与应用。
## 1. 从传统方法到深度学习
在过去，NLP主要依赖于朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）等传统机器学习方法。这些方法依赖于手工特征提
# JNLP文件及其转换格式解析
JNLP（Java Network Launch Protocol）文件是一种用于启动Java应用程序的文件格式。它主要用来描述如何从Web或本地启动Java程序。JNLP文件使用XML格式，包含有关应用程序的多个条目，比如它的名称、版本，还有它所依赖的Java库和资源。
在现代开发环境中，对于旧有的JNLP文件逐渐被淘汰或者转换为其他更主流的格式。有时候，我
# 自然语言处理中的句子长度分类
在自然语言处理（NLP）中，句子的长度是分析文本的重要特征之一。长句子和短句子的区别不仅涉及到句子结构，还反映了句子的可读性、信息密度以及表达的清晰度。本文将探讨如何基于句子长度对文本进行分类，并提供相应的代码示例。
## 长句子与短句子的定义
在NLP中，句子长度一般用句子的词数来衡量。通常我们可以将句子根据长度划分为两类：
- **短句子**：通常包含
# 项目方案：NLP如何融合多种信息
## 项目背景
自然语言处理（NLP）在近年来得到了迅猛发展，已经应用于许多领域，如信息检索、情感分析、对话系统等。然而，在实际应用中，利用多种信息源进行融合，以提高模型的性能和泛化能力，依旧是一个重要的研究课题。本项目旨在探讨如何将不同的信息类型（如文本、结构化数据、图像等）有效地融合，以提升NLP模型的效果。
## 目标
1. **信息源的选择**
# NLP模型数据集构建
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）领域中的一个重要分支，其目标是让计算机能够理解和处理人类语言。在进行NLP研究和应用时，数据集的构建是至关重要的一个环节。本文将通过具体的代码示例，介绍如何构建一个基本的NLP数据集。
## 数据集构建流程
构建一个NLP数据集的流程通常可以分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[确定
# 使用PyTorch建立NLP训练数据集的详细指南
自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）和机器学习（ML）的一个重要领域。在进行NLP相关任务时，数据集的构建和准备至关重要。本文将介绍如何使用PyTorch建立一个基本的NLP训练数据集，并进行一些可视化展示。
## 1. 安装依赖
在开始之前，请确保你已经安装了PyTorch。可以通过以下命令安装PyTorch：
```bash
p
# 如何下载NLP大模型
自然语言处理（NLP）领域中的大模型，如GPT、BERT等，已经取得了显著的进展。下载并使用这些模型，可以帮助开发者更好地理解和应用NLP技术。本文将向你介绍如何下载NLP大模型，详细说明每个步骤，并提供相应的代码示例与注释。
## 流程概述
在下载和使用NLP大模型之前，以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
# OpenNLP中文模型包的科普
OpenNLP是一个Apache开源项目，致力于提供自然语言处理的各项任务，包括句子分割、词性标注、命名实体识别和文本分类等。在中文的自然语言处理方面，OpenNLP也提供了相应的模型包，使开发者能够轻松地在中文文本上进行各种NLTK（自然语言工具包）功能。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用OpenNLP中文模型包，包括安装、使用模型以及一些代码示例，旨在帮
# NLP意图分析简介
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和生成人类语言。意图分析是NLP中一个重要的应用，它通过分析用户输入的文本来确定用户的意图。在对话系统、客服机器人和智能助手等应用中，意图分析的准确性直接影响用户体验。
## 意图分析的流程
意图分析的基本流程如下：
```mermaid
flowchart TD
A[用户输入文本] -->
# 深度学习在自然语言处理中的应用
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学领域与人工智能交叉的一部分，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习的一种，使用人工神经网络来提取数据特征，从而在许多领域取得了突破性的成果。本文将探讨深度学习在自然语言处理中的应用，并提供一些代码示例。
##
# NLP 命名实体识别工具 Python 包简介
自然语言处理（NLP）是近年来迅速发展的一个领域，其应用广泛，包括文本分析、机器翻译和信息提取等。命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是NLP中的一个重要任务，其旨在识别文本中具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织名等。本文将介绍一些流行的Python NER工具，并提供代码示例以帮助读者理解如何使用这些
# JNLP执行：Java Web应用的便捷方式
随着互联网技术的发展，Java Web应用得到了广泛应用。其中，JNLP（Java Network Launch Protocol）作为一种重要的技术，使得Java应用能够在Web环境中轻松部署和运行。本文将介绍JNLP的执行机制，并给出代码示例，帮助开发者更好地理解这一技术。
## 什么是JNLP？
JNLP是一种用于描述如何从网络上启动J
# NLP中的上下游任务
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要分支，致力于使计算机能够理解和处理人类语言。在NLP的研究中，任务通常被分为上游任务和下游任务。本文将详细介绍这两个概念，并通过实例、代码示例来展示如何实现相关任务。
## 上游任务与下游任务
### 上游任务
上游任务主要指的是那些基础性、探索性的任务，通常涉及模型的训练与特征的提取。这些任务为后续的应用打下
注：这一节我照抄教科书的。因为在网上找到了电子资源，同时觉得教科书本书做的阐述就挺不错。因此直接采纳了。但是在lz77算法中有一点补充，用此风格字体标出了。背景
有许多场合，开始时不知道要编码数据的统计特性，也不一定允许你事先知道它们的统计特性。因此，人们提出了许许多多的数据压缩方法，企图用来对这些数据进行压缩编码，在实际编码过程中以尽可能获得最大的压缩比。这些技术统称为通用编码技术。词典编码(d
我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“
相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一
nlp模型训练接口使用线程池线程池的使用，主要用于同一功能，放到线程池中处理，python设置上限，程序放到线程池中处理，完成后，线程自动归还到线程池中from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
#线程池的使用，主要用于同一功能，放到线程池中处理，python设置上限，程序放到线程池中处理，完成后，线程自动归还到线程池中
#创建1个功能模块
阅读笔记创新点： 基于层级结构的特征降维方法 基于表情符号的特征极性值计算 基于特征极性值的位置权重计算1. 词典的构建情感词典的构建： 《学生褒贬义词典》中的正负情感词，《知网》提供的正负情感词以及搜狗实验室提供的互联网词库SogouW 合并去重 得到本文所需的情感词典MD极性副词词典的构建： 1.郝雷红． 现代汉语否定副词研究 中对否定副词范围界定的基础上，加入了
程序配置: #include "msp430g2553.h" void main(void) { P2DIR |= BIT6 +BIT7; P2SEL &= ~BIT6 +BIT7; P2OUT |= BIT6 +BIT7; }
程序说明:
很简单的程序,就是实现P2.6和P2.7输出高电平,点亮LED
至于为什么这么写,可从数据手册和实际调试中看出
1 声音特性声音（sound)是由物体振动产生的声波。是通过介质传播并能被人或动物听觉器官所感知的波动现象。最初发出振动的物体叫声源。声音以波的形式振动传播。声音是声波通过任何介质传播形成的运动。频率：是每秒经过一给定点的声波数量，它的测量单位为赫兹，1千赫或1000赫表示每秒经过一给定点的声波有1000个周期，1兆赫就是每秒钟有1,000,000个周期，等等。音节：就是听觉能够自然察觉到的最小语
在Word中，如何在文本数字混排的表格中提取自己想要的数值呢？以便计算数值。这时候，可能很多人会使用复制、粘贴的方法一个个地提取出来？NO,NO,NO......这里给大家推荐1个技巧：Word查找和替换功能。比如说，快速提取下表中的纯数字。word快速提取纯数字下面之所以介绍这两个方法，主要是因为它足够智能，针对的是没有规律的文本数字混排非常实用，希望大家看完之后都能在实际工作中运用起来。具体操