在数据的探索性分析过程中，对于数值型数据集，我们可以使用pd.info()，pd.describe()来对数据做一些统计汇总，使我们对数据有一个初步的整体认识。我们也可以对其做一些可视化的展示，如使用柱状图，直方图，散点图等等。但是对于文本数据，上述的方式就没有那么有效了。在此我们可以使用词云，来对文本数据做一个直观的展示，使我们对文本数据有一个整体的了解。这一节，我们对英文文本绘制词云。由于英文
最近需要学习一些英文的视频教程，但是由于这些视频文件全英文没有字幕，学习起来很吃力，于是找了几个能够自动翻译英文视频并添加字幕的方法，小编经过多方验证，发现4个免费且翻译质量比较不错的方法1、上传到Youtube自动翻译经常看Youtube的人都知道，Youtube上几乎所有的视频都有翻译字幕，这是Youtube会使用AI自动为用户上传的视频添加字幕，可以利用它的这个特性，为自己的视
1、简介
1.1 OpenStreetMap地图
https://www.openstreetmap.org/
https://extract.bbbike.org/
Openstreetmap是一种开源地图，简称osm。其包含图层主要有高速公路、铁路、水系、水域、建筑、边界、建筑物等图层。地址为：https://www.openstreetmap.org
开放性：OSM的数据是开放的，任何人
在当今的自然语言处理（NLP）领域，卷积神经网络（CNN）已经被广泛应用于文本分类、情感分析和其他任务。通过这篇文章，我将详细记录如何使用CNN来解决NLP问题的过程，涉及到技术原理、架构解析、源码分析等多个方面。
### 背景描述
随着大数据时代的到来，信息的快速增长带来了知识的自动提取需求。在这方面，CNN作为一种高效的机器学习算法，能够处理文本数据并提取特征。以下是CNN实现NLP的一般流
jieba分词和hanlp是处理中文文本时常用的两种分词工具，尤其在法律文书处理时，它们的选择和应用至关重要。本文将通过有效的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警等多个方面，详细阐述如何更好地使用jieba和hanlp进行法律文书的分词处理。
为了管理好我们的数据，这里提供一个思维导图来展现备份策略，并附带相应的存储架构。通过合理规划和组织，我们可以确保数据的完整性和可恢复性：
在自然语言处理(NLP)领域，确定句子的性质是一个关键的任务，尤其是辨别句子是陈述句还是疑问句。本文将详细阐述如何利用NLP工具解决这一问题，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析和多协议对比等环节，并通过示例和图表来帮助理解。
## 协议背景
在自然语言处理中，陈述句和疑问句的区分是算法设计的基础。通过提取句子的特征，可以有效地进行分类。下面是简单的关系图和四象限图，展示了当前
nlpir分词库问题是一种常见的文本处理技术问题，通常涉及到如何有效地进行中文分词处理。在这篇博文中，我们将探讨如何解决nlpir分词库问题的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和生态集成。
首先，准备环境配置是非常重要的一步。我们需要确保系统能够成功安装所有必要的依赖项。以下是我们的流程图和相关的Shell配置代码以及依赖版本表格：
```mermaid
flowc
在现代深度学习领域，PaddleNLP是一个备受关注的工具，尤其适用于自然语言处理任务。如果你希望高效地使用PaddleNLP，并且只需 CPU 版本来支持某些特定的环境或设备，下面的指南将帮助你顺利完成这一过程。
### 环境准备
在开始之前，我们需要进行一些前置依赖的安装。确保系统上安装了Python 3.6及以上版本，以及pip工具。接下来，创建一个名为`paddlenlp_env`的虚
关于如何在Windows 10上打开JNLP文档的记录
在现代办公环境中，许多应用程序依赖于基于Java技术的JNLP（Java Network Launch Protocol）文件来启动和运行。随之而来的是，用户们在Windows 10系统中打开JNLP文档时常常遇到问题。本文将详细记录解决这一问题的过程。
最近，一些用户在使用Windows 10操作系统时需要打开JNLP文档，并经历了一系
1. 通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）2. 知识图谱-命名实体识别（NER）详解3. 哈工大LTP解析1. 前言在解了知识图谱的全貌之后，我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤。今天介绍知识图谱里面的NER的环节。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常
论文：Deep-FSMN for Large Vocabulary Continuous Speech Recognition思想： 对于大词汇量语音识别，往往需要更深的网络结构，但是当FSMN[1]或cFSMN[2]的结构很深时容易引发剃度消失和爆炸问题；于是本文对cFSMN结构进一步改进，对序列记忆模块之间引入skip-connection,保证信息在更深的层之间传播，缓解剃度消失和爆炸的问
在本文中，我们将深入探讨“hanlp语义角色分析”。这是一种自然语言处理技术，主要用于识别句子中各个成分的角色和关系，为理解语言结构提供了强有力的支持。以下是我们在解决这一问题过程中所经历的步骤和分析。
## 协议背景
语义角色分析（SRA）可以视为自然语言处理（NLP）中的一个重要子领域。通过对句子的分析，我们能够识别出其语义结构，为下游任务如机器翻译、问答系统等奠定基础。以下是炼制此协议的
NLP Tokenization（NLP Toke）是自然语言处理中的基本步骤之一，它将文本分解为单独的单词、短语或符号，以便进行进一步的分析和操作。本文将详细介绍如何解决NLP Toke问题，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固及生态集成。
## 环境配置
在开始之前，首先需要配置开发环境。以下是所需工具及其版本：
| 软件 | 版本 |
|--
SpringBoot整合 HanLP的描述
在现代化应用系统中，自然语言处理（NLP）技术的应用越来越普及，HanLP作为一款优秀的中文NLP工具，特别适合于中文文本的语义分析和处理。在这个背景下，我决定结合SpringBoot框架和HanLP，打造一个高效的中文文本处理系统。本文将详细记录这一整合过程，包括技术痛点、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和经验沉淀。
### 背景定位
随着
在自然语言处理的领域，Hugging Face、spaCy等库在模型合作中备受关注，而HanLP则以其灵活的自定义标注功能脱颖而出。自定义标注补全了许多标准NLP流程中的不足，使得用户可以根据特定需求进行标注、训练及应用。接下来，我们将详细记录如何解决“hanlp 自定义标注”问题的过程。
### 环境预检
在进行hanlp自定义标注之前，我们需要确保我们所使用的环境支持此功能。
- 硬件拓
Brotli 是一种针对 Web 优化的新压缩算法，尤其是小型文本文档。Brotli 解压缩至少与 gzip 一样快，同时显着提高了压缩比。我们付出的代价是压缩比 gzip 慢得多。因此，Brotli 对于提供静态内容（如字体和 html 页面）最有效。Brotli是一种全新的数据格式，可以提供比Zopfli高20-26%的压缩比。据谷歌研究，Brotli压缩速度同zlib的Deflate实现大致
有穷自动机，也叫“有穷状态自动机”，“有穷状态自动机”顾名思义是由有限个状态组成的，在有限个输入的情况下，在这些状态中转移并期望最终达到终止状态。有穷指的是自动机的状态个数是有限的。有穷状态自动机根据确定性可以分为“确定有穷状态自动机”(DFA - Deterministic finite automaton)和“非确定有穷自动机”(NFA - Non-deterministic finite a
浅学 MPI。MPI分布式内存多处理器：处理器 + 辅助组件 => 节点一堆节点 => 高性能计算系统
节点 => 进程节点之间：消息传递MPI：消息传递接口安装还是用 Docker 方便。宿主机：sudo docker run -idt --name openmpi -v /home/openmpi/:/home/openmpi -p 22001:22 alpine
s
1、简介
https://pvw.kitware.com/
VTK/ParaView Web，用于 Web 数据处理和可视化的框架
ParaViewWeb 是一个 Web 框架，用于在 Web 浏览器中构建具有交互式科学可视化功能的应用程序。这些应用程序可以利用 VTK 和/或 ParaView 后端进行大数据处理和渲染。
1.6 HPCCloud
https://github.com/kit
目录NLP 中任务无关的数据增强NLP 中的少量学习NLP 中的迁移学习多任务学习跨语言学习任务无关的架构优化当你开始进入新的研究领域时，很难找到有价值的选题，也很难知道哪些问题是有趣的。如今，机器学习研究进展如此之快，就更难找到新的选题了。写这篇文章是为初级研究人员或希望从事研究工作的人员提供灵感和研究方向。文章中收集了我认为有趣的研究课题，主要关注 NLP 和迁移学习。当然，这些课题可能并不是
程序和机器沟通的桥梁一、闲聊相信很多朋友在出国旅游，或者与外国友人沟通的过程中，都会遇到语言不通的烦恼。这时候我们就需要掌握对应的外语或者拥有一部翻译机。而笔者只会中文，所以需要借助一部翻译器才能与不懂中文的外国友人交流。咱们的执行引擎就类似于这部“翻译机”。二、概述执行引擎的作用就是将字节码指令解释或者编译为对应平台上的本地机器指令。简单来说，执行引擎充当了将高级语言翻译为机器语言的翻译者。对于
一、Urlrewritefilter说明及优势 Urlrewritefilter，通过java的Filter过滤器对URL进行重写，用户得到的全部都是经过处理后的URL地址，本质上通过伪地址进行页面跳转，隐藏真实地址，达到掩人耳目的目的。 有以下优势： 1：提高安全性，可以有效的避免一些参数名、ID等完全暴露在用户面前，如果用户随便乱输的话，不符
当你进入网站看到这个界面的时候，我可以告诉你，到这个版本ask2问答系统已经经历过很多个迭代版本，这是一套开源的php问答系统，企业版的seo优化至今没有哪家开源问答系统能超越，不信你可以去别家问答官网首页随便复制几个url去百度搜，看看百度是不是收录了，360问答就更别提了，这套系统基本接近秒收录，快到你无法想象，这套系统从开发到迭代3.1版本花了3个月时间专门优化站内seo结构，而且内置了很多
文章目录1. RNN2. LSTM2.1 简介2.2 细胞状态2.3 遗忘门2.4 输入门2.5 输出门3. 双向LSTM（Bi-directional LSTM）4. keras 实现4.1 LSTM模型4.2 Bi-LSTM模型4.3 训练模型4.4 预测 1. RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种处理序列数据的网络。 其中xt为t时刻的输入，
ui设计如何配色如何让界面的配色更和谐? 作为一名UI设计师(或视觉设计师)，对颜色的敏感度、颜色运用常识总是非常重要的，今天的文章将帮助你更加了解UI配色中的技巧、理论知识以及如何运用它们，有3个重要元素值得我们注意，分别是色调、明度和饱和度，下面我们就来具体看看吧。1、色彩三元素(1)色调色调是最原始状态下的颜色。例如蓝色、绿色、黄色、红色等，它不受任何光线和阴影的变化影响。这里有一个便于理解
1. What is a Bayes net?贝叶斯网是一个模型。 它反映了正在建模的世界的某些部分的状态，它描述了这些国家如何与概率相关联。 该模型可能是您的房子，或您的汽车，您的身体，您的社区，生态系统，股票市场等。绝对任何东西都可以由贝叶斯网络建模。 模型的所有可能状态都表示可能存在的所有可能的世界，即可以配置部件或状态的所有可能的方式。 汽车发动机可以正常运行或发生故障。 轮胎可以充气或平
查找函数1 VLOOKUP函数 = VLOOKUP ( 查找值 , 查找的区域 , 返回位置(列) , 查找方式 ) 精确查找 模糊查找 =VLOOKUP(值,区域,返回列,false) =VLOOKUP(值,区域,返回列,true) =VLOOKUP(值,区域,返回列,0) =VLOOKUP(值,区域,返回列,1) =VLOOKUP(值,区域,返回列,) =VLOOKUP(值,区域,返
什么是JNI: JNI java本地开发接口 JNI 是一个协议 这个协议用来沟通java代码和外部的本地代码(c/c++). 通过这个协议,java代码就可以调用外部的c/c++代码 外部的c/c++代码也可以调用java代码
步奏: &
前言最近在做一个使用基于.net mvc 实现前后台传输Json的实例。网上找了一些资料。发现在开发的时候，许多的数据交互都是以Json格式传输的。其中涉及序列化对象的使用的有DataContractJsonSerializer,JavaScriptSerializer和Json.net即Newtonsoft.Json.其中Json.net并不是微软的类库。是一个开源的世界级的Json操作类库。相
HanLP 是一个开源中文自然语言处理工具，它通过多种技术来帮助我们更好地理解和处理中文文本。在我最近的项目中，我遇到了使用 HanLP 进行语义分析时的一些挑战，尤其是在语义词处理方面。本文将详细记录解决“HanLP 语义词”问题的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘以及扩展应用。
## 背景定位
在我开始这个项目之初，我意识到使用 HanLP 对于大量数据的语义分析是