今天继续学习佟老师的教育办公系统的旅程，今天主要学习权限模块和员工模块的集成； 1. 集成权限模块和员工模块 . 1). 新录入员工时 , 可以为其添加角色 &
一、Java Web Start简介 JWS主要用来通过网络部署你的应用程序，它具有安全、稳定、易维护、易使用的特点。用户访问用JWS部署应用程序的站点，下载发布的应用程序，既可以在线运行，也可以通过JWS的客户端离线运行已下载的应用程序。对同一个应用程序，在第一次运行时下载，以后每次运行时，JWS的客户端会自动去探测是否有版本更新，有更新就自动下载新版本，没有更新
作者：尘心 简述文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己的特点，根据文本的特点，文本分类的一般流程为：1.预处理；2.文本表示及特征选择；3.构造分类器；4.分类。通常来讲，文本分类任务是指在给定的分类体系中
这两天有两个热点事件，“读到泪目的博士论文致谢”与“阿里达摩院发布中文领域最大规模语言模型”，看似不相关的两个新闻，其实有着千丝万缕的关系，他们的纽带就是自然语言处理技术。读到泪目的博士论文致谢近日，一篇中科院博士论文致谢文章打动许多人，并在社交媒体上引发热议。全文如下：我走了很远的路，吃了很多的苦，才将这份博士学位论文送到你的面前。二十二载求学路，一路风雨泥泞，许多不容易。如梦一场，仿佛昨天一家
实体链指（1）Entity Linking 综述What is Entity Linking?Formal DefinitionArchitectureCandidate GenerationContext-mention EncodingEntity EncodingEntity RankingUnlinkable Mention PredictionModifications of the
对比漏桶算法强行限制数据的传输速率令牌桶算法在限制数据的平均传输速率的同时还允许某种程度的突发传输Token Bucket 算法令牌桶算法可控制发送到网络上数据的数目，并允许突发数据的发送是网络流量整形和速率限制中最常使用的一种算法大小固定的令牌桶可自行以恒定的速率源源不断地产生令牌：令牌桶中的每一个令牌都代表一个字节：如果令牌桶中存在令牌，则允许发送流量如果令牌桶中不存在令牌，则不允许发送流量若
前面谈了nlp的基础技术，我始终觉得，入门学习一件事情最好的方式就是实践，加之现在python如此好用，有越来越多的不错nlp的python库，所以接下来的一段时间里，让我们一起来感受一下这些不错的工具。 （代码我均使用jupyter编辑）~~先来罗列一波：jieba、hanlp、snownlp、Stanfordcorenlp、spacy、pyltp、nltk、Textblob等等…今天从jieb
目录 为什么需要词向量嵌入？表征的对象是什么？如何表征？词向量嵌入矩阵Skip-GramCBoW 负采样结语Reference为什么需要词向量嵌入？ 在自然语言相关的任务中，我们将句子作为特征输入，然后得到相应的预测输出。相比于其他的任务，自然语言相关任务的特点就是，其输入的特征是句子，不是已经量化好的特征。但是计算机，或者
【原创】Key-Value小数据库tmdb发布：原理和实现Key-Value 数据库是很早起比较典型的老式数据库，从Unix早期的dbm，后来的GNU版本的gdbm，还有ndbm，sdbm, cdb 以及功能强大的Berkeley DB (BDB)、还有这两年风头很劲的qdbm，都是典型代表。实际上来说，Key-Value 数据库不是严格意义上的数据库，只是一个简单快速的数据存储功能。tmdb 也
雷锋网 AI 科技评论按：近日，Facebook 人工智能研究院 ( FAIR ) 宣布开源首个全卷积语音识别工具包 wav2letter++。系统基于全卷积方法进行语音识别，训练语音识别端到端神经网络的速度是其他框架的 2 倍多。他们在博客中对此次开源进行了详细介绍。 由于端到端语音识别技术能够轻易扩展至多种语言，同时能在多变的环境下保证识别质量，因此被普遍认为是一种高效且稳定的语音识别技术
视频列表：43 句法分析技术（一）44 句法分析技术（二）45 句法分析技术（三）46 句法分析技术（四）47 句法分析技术（五）43 句法分析技术（一）第七章 句法分析技术什么是句法分析判断输入的词序列能否构成一个合乎语法的句子，确定合乎语法句子的句法结构运用句法规则和其他知识将输入句子中词之间的线性次序，变成一个非线性的数据结构（例如短语结构树或有向无环图）为什么要进行句法分析例一：音字转换例
金融量化分析介绍1、什么是金融量化分析2、金融量化分析可以干什么3、为什么将python运用于金融4、常用库简介1、什么是金融量化分析 从标题中我们可以简单的分析一下这个题目中的关键词，金融、量化、分析，接下来一个一个分析：金融：金融是什么相信在大多数人心中都是比较神秘、高大上的，需要大量的资金与丰富的经验才可以在股市叱咤风云，也确实金融行业的风险非常大，任何人都不敢保证某一只股票的走向或者说是
0. 写在前面本文目的，利用TF-IDF算法抽取一篇文章中的关键词TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。（百度百科）TF（Term Frequency）词频，某个词在文章中出现的次数或频率，如果某篇文章中的某个词出现多次，那这个词可能是比较重要的词，当然，停用词不包括在这里。IDF（inverse document frequency）逆文
1. 研究背景论文首先提到为什么要进行这个研究。对机器翻译作人工评价时会考量到翻译的许多方面：如翻译的充分性、忠实度、和流畅度。通常这些人工评价工作非常费时也非常昂贵。对于机器翻译的研发人员来说这种人工评价方式非常不方便，因为他们需要对机器翻译系统作日常的监测和评估，以了解每个小改变，从而甄选出好的想法。 在这篇论文中，研究者们提出一种快速、费用低廉、不
主题域主题域比较抽象，可以理解成我们要分析业务的范围，实际开发中接触更多的是主题，一个主题对应一个单独的模型，一个模型则有多个实体，多个维度、多个度量。 主题主题就是我们要分析的对象，业务关心数据实体，比如我们的订单主题、用户客户主题、渠道主题、流量主题、企业主题、产品主题、销售主题、财务主题、活动大赛主题等一个主题：包含要统计的度量、分析度量的维度、数据调度周期、存放时间等，举个例子：
1.全开源chatGPT聊天机器人商业版源码 支持魔改 完全开放源代码全开源chatGPT聊天机器人商业版源码 支持魔改 完全开放源代码CHATGPT商业源码 支持魔改 全开源 无后门 全开源 随意改!2.Python机器学习经典实例 PDF 超清中文版Python机器学习经典实例电子书封面 读者评价 很多代码，但是重复的太多了。比如用逻辑回归写了个代码，预处理部分写了函数，然
在使用selenium做测试的时候，如果使用不同的浏览器模式，比如说*pifirefox 就会遇到，安全证书认证失败的错误，必须要手动去处理。不然测试就进行不下去。如下图所示。 我们要做的就是设置好firefox让它自动去处理。1. 保存证书。我们点击View certificate 然后出现下面的界面。然后选择Ex
今天的博客主要参考了论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》。这篇paper是Google公司下几个研究员发表的，而且在NLP领域引起了很大的轰动（在多个NLP任务集上都打破了之前最好的记录）。其实，这个Bert利用了迁移学习的思想，把针对语言模型任务设计出的网络参数进行
前言：笔者之前是cv方向，因为工作原因需要学习NLP相关的模型，因此特意梳理一下关于NLP的几个经典模型，由于有基础，这一系列不会关注基础内容或者公式推导，而是更侧重对整体原理的理解。一. 从encode和decode说起encode和decode是一个非常常见的结构。encode可以理解为从输入得到特征的过程，而decode可以理解为从特征得到结果的过程。同样适用https://zhuanlan
NLP实践——利用自己的语料进行Mask Language Model预训练1. 关于MLM1.1 什么是MLM1.2 怎样进行MLM训练2. 代码部分2.1 准备工作2.2 数据集2.3 训练2.4 保存和加载 1. 关于MLM1.1 什么是MLM作为Bert预训练的两大任务之一，MLM和NSP大家应该并不陌生，其中NSP任务在后续的一些预训练任务中经常被嫌弃，例如Roberta中将NSP任务
在自然语言处理（NLP）领域，句法结构分析是理解语句结构和语法关系的重要组成部分。从语句中提取词汇的依赖关系对于信息抽取、机器翻译等应用场景至关重要。这里将详细介绍如何使用 `pyhanlp` 实现句法结构分析。
### 环境准备
为了使用 `pyhanlp` 进行句法结构分析，我们首先需要安装 Java 运行环境和相关依赖。以下是不同平台的安装指南：
#### 依赖安装指南
- 确保安装
共享文件共享冲突 从开放获取到开放教育资源（OER） ，高等教育越来越接受不同的开放性概念。 但是，其他开放概念（开源）在该模型中适合什么地方？ 开源是确保可以轻松修改这些材料的最佳方法，而不会导致材料突然变得不可更改或不可访问的风险。 首先，一些快速定义： 开放访问是一种机制，它使任何人都能公开获得奖学金，而不仅仅是订阅了学术期刊和数据库的用户。 这可以通过在开放获取期刊中发表，或者通过在机
transformer nlp详解
在当今自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的影响力不容忽视。它不仅在文本生成、机器翻译等任务中设立了新的基准，还改变了我们对语言建模的理解。本文将详细介绍 Transformer 的环境准备、配置、验证、排错以及扩展应用，以便能够更有效地应用这个强大的模型。
## 环境准备
在开始之前，确保你的软硬件环境符合以下要求：
| 硬件/软件
很明显是吹过头了，到头来当初所强调的技术特性在现实中没啥用。5G所强调的诸多技术优越性中，仅有超大带宽有意义，毕竟5G的无线下载速度远超4G，在现实中如此超快的速度还是赢得了不少消费者的欢迎。其他方面则弊端凸显。所谓的5G超低时延，在现实中并无法实现，此前通信设备商强调的5G超低时延2ms其实是指基站至手机端，然而中国地域广阔，5G网络是需要强大的光纤传输网络连接的，结果就是从手机端到服务器的时延
在近年来的IT技术进步中，CVNLP（Computer Vision and Natural Language Processing）多模态问题的解决方法逐渐引起了技术界的广泛关注。CVNLP结合了计算机视觉和自然语言处理，通过分析图片和文本的关联，为各种应用场景提供了更多的可能性。该博文将记录解决CVNLP多模态问题的过程，分为环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和部署方案六个部分。
在自然语言处理的应用中，生成近义词是一个常见的需求。特别是在中文处理方面，HanLP自然语言处理工具库提供了一些强大的功能。在本文中，我们将探讨如何利用HanLP来生成近义词，并讨论解决过程中出现的一些问题及其解决方案。
```mermaid
flowchart TD
A[用户输入文本] --> B[调用HanLP API]
B --> C{API返回结果}
C -->|
NLPIR词典是一款在中文自然语言处理领域广泛应用的工具，其核心功能是中文的分词、词性标注等。然而，使用过程中却常见一些问题，比如词典更新引发的错误，识别率下降等。本文将详细记录解决“NLPIR词典”相关问题的过程，从错误现象到解决方案，力求为广大的开发者提供实用的参考。
```mermaid
flowchart TD
A[启动NLPIR词典] --> B{是否加载成功?}
B
自然语言处理（NLP）中的“拆分英文词组”问题是一个常见的任务，主要涉及将长字符串拆解为多个单词或有意义的短语。这在信息提取、文本分析以及机器学习模型的输入准备中都至关重要。本文将详细阐述处理这个问题的步骤和相关配置。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确认环境的准备情况。确保Python环境和所需的库都已安装。
#### 前置依赖安装
```bash
# 安装依赖库
pip in
语音识别-mfcc特征mfcc（梅尔频率倒谱系数）预加重分帧加窗快速傅里叶变换梅尔滤波器组滤波并取对数离散余弦变换(DCT) mfcc（梅尔频率倒谱系数）简单的说就是用来描述人的声道的特征，也就是人的声音特征。 我查了好多网上资料，写的都不错，但是缺少一些中间的过程和可视化的解释，因为声音，频率这些光用文字描述很难理解的，所以我研究了下中间的一些结果，并截图展示出来，便于理解。预加重目的：提升高