在《深入理解JVM》第八章中写着：众所周知，java是一门面向对象的程序编程语言，因为java具备面向对象的三个基本特征：继承，封装和多态。java的多态特征带来的一些最基本的体现，如“重载”和“重写”在java虚拟机中是如何实现的，这里的实现当然不是语法上的如何写，而是虚拟里如何确定正确的目标方法。
作为一个前端小白，一开始是想面试的时候可以让HR直观地看到我的前端项目，然后就在网上找方法可以怎么解决我的这个需求。直至昨天，参考各位大佬的笔记和博客，断断续续，摸索了好几天，总算有个自己的网址。看到的方法大致如下：一、使用花生壳软件进行远程连接，但是IP地址不固定，要想固定的ip地址话，得花钱；二、买个阿里服务器（也要钱）；三、使用github进行远程仓库展示出来。第三个办法是今天要写的主要内容
目录摘 要引 言1 孤立字语音识别实验1.1 语音识别系统和基本识别原理1.2 语音识别系统和基本识别原理1.3 MFCC参数算法1.4 识别算法核心部分的具体实现1.5 实验结果1.6 实验结论2 说话人识别实验2.1 基于VQ的识别算法原理2.2 LBG算法2.3 实验结果2.4 实验结论 3 附录（部分核心代码）3.1 baum_wel
主题模型LSAPLSALDAHDP-LDAlda2vec引用近期文章更新预告主题模型所有主题模型都基于相同的假设：每个文档包含多个主题每个主题包含多个单词LSA 将文章X单词矩阵进行SVD分解，分解为文章（句子）X主题、主题X主题、主题X单词单个矩阵，其中文章（句子）X主题作为文章（句子）向量。PLSA img d和 w 是已经观测到的变量，而 z 是未知的变量（主题），和LSA的矩阵分解是对应的
文章目录1、概念与特点2、QQ浏览器智能问答中的系统方案2.1、系统组成2.2、相关性计算2.3、大模型加速3、总结 1、概念与特点IRQA与DQA的区别比较大的是DQA是靠自然样本抽取，而IRQA是依靠已有的一些QA内容，如典型的综合类社区问答内容，以UGC为主，且各大社区体量非常大，包括百度知道、搜狗问问、爱问、悟空等；另外一类是近些年各大垂直类的站点崛起的比较快，有很多PGC专家生产的数据
一、WhitespaceAnalyzer以空格作为切词标准，不对语汇单元进行其他规范化处理。很明显这个实用英文，单词之间用空格。package bond.lucene.analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.TokenStream;
import org.apache.lucene.analysis.core.WhitespaceAnalyzer;
从最近一两年有关知识图谱的顶会论文中可以发现，越来越多的国内外研究者开始关注动态时序知识图谱，可见时序知识图谱已经成为了一大研究趋势，相信之后会有更多相关研究出来。因此，这期我们对综述论文的时序知识图谱部分接着进行解读，同时泽宇给出一些时序知识图谱的研究现状。当前的知识图谱的研究主要集中在事实不随时间变化的静态知识图谱上，而知识图谱的时序动态性则很少被研究。但是，时间对于表示知识非常重要，因为结构
一、内容 Step 0：首先使用数据集（完全不包含 Unseen Classes 的图片）训练 DeepLabv3+ 模型，得到的模型可以对只含有 Seen Classes 的图片进行分类，去掉训练好的 DeepLabv3+ 的最后一层分类层，将其变成一个特征提取器。将所有 Classes 输入到 w2c 模型，得到每个Class 对应的向量，将此向量连接到 ground-t
1095 解码准考证PAT 准考证号由 4 部分组成：第 1 位是级别，即 T 代表顶级；A 代表甲级；B 代表乙级； 第 2~4 位是考场编号，范围从 101 到 999； 第 5~10 位是考试日期，格式为年、月、日顺次各占 2 位； 最后 11~13 位是考生编号，范围从 000 到 999。 现给定一系列考生的准考证号和他们的成绩，请你按照要求输出各种统计信息。输入格式： 输入首先在一行中
tokenizers是数据模块中的一个子模块，在里面主要包含了token与tokenizer的定义和使用，现在做一个简单的介绍，描述字符串是如何载入到TextFields中的。Token简单的token抽象，其属性包括文本，偏移量，pos tag，依存关系等，tokenizer的输出被定义为一连串(list)的Token。Tokenizer分词器类，Tokenizers将字符串分割成独立的toke
NKB：用于预训练Transformers的神经知识银行
《Neural Knowledge Bank for Pretrained Transformers》
、一、简介 近些年，大规模的预训练极大的改善了自然语言处理。它们通常会在一个大规模语料上训练，其中包含海量的事实知识。当面对一些像closed-book问题这样的知识敏感下游任务，记住事实知识的能力将至关重要。Petroni et a
自然语言处理在线平台python调用自然语言处理平台，实现命名实体识别（为例）- bosonnlp API使用文档 1.注册，https://bosonnlp.com/account/register 2.注册完成后，会生成你的API Token （密钥），用于身份验证，记住该密钥 3.使用 Python SDK，通过pip方式安装pip install -U bosonnlp安装成功后，编写以下
我们尝试使用计算机解决文本问题时，首先就是要对文本进行数值化表示，因为深度学习模型只能对数值做计算，不能直接计算文本。文本的数值化或向量化有很多方法，常见的有独热编码、散列编码、TF-IDF算法和词嵌入等。独热编码独热编码（One-hot Encoding）是一种常用的数据编码方式，在机器学习、自然语言处理等领域广泛应用。它是将分类变量转换为数值变量的一种方法。在独热编码中，将每个分类变量取值映射
微软从Win10 20H1(Version 2003)首个预览版Build 18836开始就为“适用于Linux的Windows子系统(WSL)”引入了一项实用的新功能——Windows10可以通过命令行或文件资源管理器、VSCode等应用程序访问WSL发行版中的Linux文件。与此同时，微软也把这项新功能引入了即将正式发布的Win10 19H1(Version 1903)预览版中。这就可以让我们
古人有句成语，叫做“一叶障目”，那是因为叶子放在眼前了，如果叶子离着很远，自然就不会障目了。下面引入本篇的话题:图像处理中的多尺度分析。多尺度的概念分析：首先要有的概念就是：多尺度是真实存在的，而不是凭空臆想出来的。人眼在观察事物时，如果离着太远（尺度太小），就看不清细节；如果离着太近（尺度太大），细节是看清了，但可能局限于细节了。所以，为了观察到感兴趣的区域，多尺度是很有必要的。可以详见维基对"
PAGEPAGE 46学会用c语言解决生活中的问题【程序1】题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？1.程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去掉不满足条件的排列。2.程序源代码：main()
{
int i,j,k;
printf("\n");
for(i=1;i<5;i++) ／*以下为三重循环*/
f
NLP即插即用的模块是为了解决自然语言处理任务时，在不同项目、平台之间灵活快速集成而设计的一种架构。以下是对这个问题解决过程的详细记录。
### 环境准备
#### 前置依赖安装
为确保NLP模块的顺利运行，以下是所需的前置依赖及其版本。
| 依赖包 | 版本 | 备注 |
|------------------|--------
问题：我们在使用table组件输出多条记录，发现如果某条记录的内容过多时，生成的报告中间几页，剩余部分区域会出现空白的问题，空白不均匀，有的页显示一小部分内容，剩下大部分空间都是空白，有的显示一大部分内容，剩下一小部分空间显示空白，如图所示：原因：去官方社区查询问题，发现ireport本身机制就是这样，当下一元素内容超出当前页剩余空间，则重新创建一个新的页面去渲染内容，而当前页剩余的空间不管多少都
对于经常要处理PDF文档的人来说，pdf合并如今已经是很常见的需求了。但是这个操作对一般人来说还有点难度，因此很多人都在寻找好用的免费pdf合并在线网站。今天小编就为大家吐血整理了工作几年来遇到的几个免费pdf合并在线的神仙网站。1. Pdfio这是一款国外大神开发的在线网站，可以实现免费pdf合并在线操作。里面提供了包括PDF 转档(支持从 Word、Excel 及 PPT 将文件转为
一、预加重 预加重是语音信号处理的前提，主要目的是提升语音信号中的高频分量。 人的发生系统是从肺开始，肺作为能量源，气流通过声带，引发周期性震动（元音），能量经过咽、口腔、唇、舌， 形成最后的声音。元音能量主要
一、前言 随着最近对话机器人的普及和推广应用，技术更新不断。前前后后也有很多的大厂有自己的对话系统，如百度开源的基于检索式机器人的框架AnyQ；Google开源的基于生成式对话系统DeepQA；Facebook开源的基于阅读理解的系统DrQA；北京大学知识库问答系统gAnswer。但这些技术都是为了完成对
目录 文章目录目录前言句法分析技术1句法分析技术2句法分析技术3句法分析技术4 前言硕士生涯结束，开始专心做一件自己觉得有用的工具，先做工程，后搞理论。 自然语言处理是一个非常难的问题，同时是人工智能皇冠上的明珠。 接下来会记录一系列自然语言处理的笔记句法分析技术1基于规则+统计结合的句法分析 判定输入的词序列是否合法，短语结构树，有向无环图。 句子:{主『定语，中心』}{谓语『状，谓{动宾【动，
为了预训练之前实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能不适合医学等特定领域的应用。因此，在定制的数据集上对BERT进行预训练变得越来越流行。为了方便BERT预训练的演示，我们使用了较小的语
nlp 情绪数据集 开源数据是近年来在自然语言处理领域备受关注的话题。本文将为你展示如何获取、配置、部署和优化一个开源的nlp情绪数据集。我们将一步步进行拆解，让你明白从环境配置到最终部署的每个细节。
### 环境配置
首先，我们需要配置一个适合的开发环境，以便进行数据的处理和模型的训练。下面是整个环境搭建的流程图以及需要安装的依赖版本。
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flowchart TD
在自然语言处理（NLP）领域中，情感分析的步骤极为关键。这篇博文将通过多个结构模块，为你详细阐述进行情感分析时的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
### 软硬件要求
在开展情感分析项目之前，我们首先需要明确软硬件的基础要求：
- **硬件要求**：
- CPU：至少双核，钟频≥2.5GHz
- 内存：8GB RAM（推荐16GB以上）
【PaddleSpeech-学习笔记】第七章：声音合成人类通过听觉获取的信息大概占所有感知信息的20%~30%。 声音储存了丰富的语义与时序信息，由专门负责听觉的器官接收信号，产生一系列连锁刺激后，在人类大脑的皮层听区进行处理分析，获取语义和知识。近年来，随着深度学习算法上的进步以及不断丰富的硬件资源条件，文本转语音技术(Text-to-Speech,TTS)在移动、虚拟娱乐等领域得到了广泛的应用
在现代信息技术领域，文本处理和自然语言处理（NLP）日益重要，尤其是在关键词和文本匹配度的场景中。对此，我们可以借助于汉字自然语言处理库（HanLP）来解决这一问题。下面是解决“HanLP 关键词和文本匹配度”问题的过程记录。
## 协议背景
在进行文本分析时，理解和处理自然语言的复杂性十分重要。为了更好地展示这一过程，我们可以参考以下四象限图，基于OSI模型的层次与功能划分，理解文本处理的不
事件语法篇事件•语法篇C#入门详解 为什么人们会认为：事件就是一种特殊形式的委托？ 委托和事件的关系究竟是什么？完整和简略的声明格式[声明自定义事件]本文内容 复习[事件模型]的5个部分 介绍声明自定义事件的完整以及简略的声明格式 优化脚本 总结复习与回顾什么是事件：C#语言中，事件是一种类型成员。但凡是事件，必须隶属于某一个主体。事件的核心是通知事件是一种使对象或者类，能够提供通知的成员。事件发
在自然语言处理（NLP）领域，判断一句话是否正常是一个前沿且重要的问题。正常的句子可以理解为在语法、逻辑、语义等方面都符合自然语言习惯的一类句子。这不仅有助于日常交流，也为机器学习、智能客服等应用提供了良好的基础。
### 用户场景还原
在一个智能客服系统中，系统需要理解用户输入的意图并提供相应的反馈。然而，有些用户可能会输入不规范的句子，例如：
- 用户输入了拼写错误的句子。
- 用户使用了
在当今信息爆炸的时代， Natural Language Processing (NLP) 技术在信息提取、数据分析等多个场景中扮演着重要的角色。尤其在识别短句中的重点词汇方面，它能够显著提高信息处理的效率与准确性。接下来，我们将详细记录如何解决“nlp 识别短句中的重点词汇”的过程。
## 业务场景分析
为了理解这一技术的必要性，我们首先进行业务场景分析。许多企业在日常运营中需要快速分析大量