pid_task( ) 函数获取任务的任务描述符信息，此任务在进程pid的使用链表中，并且搜索的链表的起始元素的下标为参数type的值。 参数pid是struct pid 类型的指针变量，保存进程描述符信息，其定义及详细解释请读者自行参考本章函数find_get_pid( )分析文档的返回参数说明部分。参数type是pid_type型变量，
1、简介
1.1 three.js
Three.js 是一款 webGL（3D绘图标准）引擎，可以运行于所有支持 webGL 的浏览器。Three.js 封装了 webGL 底层的 API ，为我们提供了高级的开发接口，可以使用简单的代码去实现 3D 渲染。
1.2 react.js
React 使用称为 JSX（JavaScript 和 XML）的 HTML-in-JavaScript 语法。
“开发语言有复杂度吗？有吗？有吗？有吗～～～～～算法和设计才有复杂度，语言本身没有任何问题，从语言上找问题那只能说明你是黔驴技穷了，到处抓救命稻草而已。”于是招来了不少非议，在这里说一下自己对这个所谓“语言复杂度”的真实看法：首先语言的复杂度应该用什么衡量？ 1.学习入手的难易度？明显没什么人会使用这个来作为度量，而目前本人使用过几种开发语言，学习第一门开发语言
关系抽取 定义：自动识别实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取（两个实体）和多元关系抽取（三个及以上实体）。 通过关注两个实体间的语义关系，可以得到（arg1, relation, arg2）三元组，其中arg1和arg2表示两个实体，relation表示实体间的语义关系。 根据处理数据源的不同，关系抽取可以分为以下三种：面向结
题目一：选择D分析： 其中，a1 是唯一的 “ 第一个 ” 数据元素，又称为表头元素；an 是唯一的 “ 最后一个 ” 数据元素，又称为表尾元素。除了第一个元素外，每个元素有且仅有一个直接前驱。除最后一个元素外 ，每个元素 有且仅有一个直接后继。题目二：选D分析：线性表主要由顺序表示或链式表示，顺序表示指的是用一组地址连续的存储单元依次存
文章目录一. 理论知识1.1 循环神经网络1.1.1 RNNRNN的前向传播RNN的反向传播不同类型的RNN1.1.2 GRUGRU的前向传播GRU的反向传播1.1.3 LSTMLSTM的前向传播LSTM的反向传播1.2 卷积神经网络自然语言处理中的卷积神经网络卷积层设计1.3 其他知识点1.3.1 词嵌入余弦相似度1.3.2 Dropout1.3.3 梯度裁剪二. 代码实现2.1 数据处理：2
文章目录前言概述一、机器翻译的瓶颈在哪里？二、是否存在第四代机器翻译？三、自然语言处理的可解释性研究之争四、观众问答环节Q1：如何加入先验知识，引入外部知识或融合专业术语是不是一种途径？Q2：有没有可能现在已经出现了一些能超过 Transformer 的模型，但是这种WMT数据加上 BLEU 值的评测手段不能体现出其优势，未来应该设计怎样的评测手段，从而更好地推动机器翻译的发展？Q3：非常认同张
计算机专业本科毕业答辩问题及回答：1.系统有哪些模块?系统研究与设计的目的是打造一个合理的方便的医院病房管理系统,根据系统需求分析的要求所设计产生的,是将需求分析具体化、模型化,也是整个病房管理系统设计的蓝本,它为后面系统的详细设计提供了基础模板与规范,成为后面设计过程中的主要依据根据系统自身的特点与业务情况综合分析,现将医院病房管理系统划分为以下四大主要功能模块: (1)新入院病人信息录入模块:
12.43 分类型数据聚类算法研究进展在大数据环境下，许多数据是缺乏先验信息的，对数据标注的成本也越来越高，一个最自然的方法是对数据进行适当划分之后再进行相关的数据处理，而聚类分析是数据划分的一种重要技术手段[1] 。在许多实际应用中，分类型变量是一种非常重要的数据表现形式[2] 。比如，在问卷调查中，客户的兴趣爱好、家庭住址、教育情况都是分类型变量；在电子邮件过滤中，将邮件分为垃圾邮件和合法邮件
面向加密云数据的多关键字语义搜索方法摘要：文中面向加密云数据提出了一种支持多关键字的安全语义搜索解决方案，其核心思想 是基于主题模型获取文档的主题向量和主题的词分布向量，通过计算查询关键字与各个主题 的语义相似度生成查询向量，支持在同一向量空间内评价查询向量与文档主题向量的相似 度；提出了基于 ＥＭＤ 并结合词嵌入计算查询向量与主题相似度的方法，提升了查询关键词与主题之间语义相似度的准确性；为支持
1.简介“Neo4j是一个高性能的，非关系的，具有完全事务特性的,鲁棒的图数据库。” neo4j在处理复杂的网络数据时候，具有很好的性能表现[1]，适用于社交网络，动态网络等场景。它基于java语言实现，有两个分发版本，社区版(community version)以GPLv3的许可在Github上开源，源码地址:https://github.com/neo4j/community；企业版，同时遵循
如何定义质量？这取决于提供的产品或服务是否满足需求。质量就是满足需求，不多也不少，这是克劳斯比的定义。这帮助我们很好的理解质量的概念和边界。在我刚进入软件开发领域时，糟糕的产品质量让我深恶痛绝，同时也付出惨重的代价。我知道高质量的软件是成本最低，进度最快的，但我始终无法做到，也从未亲眼目睹过，即使是身边能力出重的朋友和同事。 究其原因，首先，我们无法定义出什么是质量，总认为功
数据读取配置文件# 每张GPU reader进程个数
worker_num: 2
# 训练数据
TrainReader:
# 训练数据transforms
sample_transforms:
- Decode: {}
- RandomResize: {target_size: [[640, 1333], [672, 1333], [704, 1333], [736, 1333],
GoldenDict安装
安装完成以后，需要自己手动加入字典，增加在线翻译网址(例如,有道,金山等)，点击菜单【编辑】->【辞典】完成下面工作
1.添加在线字典网址 在GoldenDic中添加在线辞典：科林斯 , 海词，有道，金山词霸，英业达，google，汉典，以下是这些词典的地址
http://www.collinslanguage.com/resu
图谱构建之知识抽取导语本文将简短介绍知识抽取中的一系列问题，包括知识抽取的场景以及数据来源、知识抽取的一些典型任务，例如实体识别、关系抽取、事件抽取等。PART 1 何为知识抽取？从何处抽取？知识抽取(Knowledge Extraction, KE)是从结构化(例如关系数据库、XML)和非结构化(例如文本、文档、图像)源中创建知识。产生的知识需要采用机器可读和机器可解释的格式(
基于Streamlit的提示语设计方法Web版
一、功能概述
本系统是一个交互式方法论知识库工具，主要实现以下功能：
树形导航体系：支持多层级方法论体系展示
智能内容展示：动态渲染方法论详细说明
交互设计：支持节点展开/折叠、内容即时切换
响应式布局：适配不同屏幕尺寸设备
二、技术架构
graph TD
A[前端界面] --> B[Streamlit框架]
B --&g
在处理“StanfordNLP 英文分词数量”问题时，我们需要关注几个关键环节。从环境预检到配置调优，再到最佳实践，整个过程需要系统化地记录下来。以下是我为此整理的过程。
在进行英文分词之前，我们首先要确保我们的系统环境满足运行StanfordNLP库的要求。下面是我的环境预检部分：
### 环境预检
首先，我们绘制了一幅四象限图，并进行了兼容性分析，以确保所使用的库、框架和操作系统版本都是相
在自然语言处理领域，汉语作为一种多音字丰富的语言，给文本的语音识别和语言理解带来了很大的挑战。最近，我在使用 HanLP 库进行中文文本处理时遇到了“多音字处理”的问题。以下是我逐步解决这一问题的过程。
### 问题背景
在汉语中，一个字可能有多种发音，不同的发音可能会对文本的理解和处理产生影响。
- 使用 HanLP 进行中文自然语言处理的项目启动。
- 输入包含多音字的文本数据。
- 处
注意：从这以下的代码我已经放弃维护，可以借鉴实现思路奥，用百度语音可以实现语音识别使用方法：终端进入/../../man_machine_interaction/bin/目录，运行source first.sh 实现过程： 通过语音识别技术将语音转换成文字，图灵机器人生成对话数据反馈回本地，语音合成技术将对话数据合成语音并播放，实现 实时人机语音交互 程序开发步骤(树梅派平台)： 1：分别修改sa
大学知识图谱问答，目前非常简单, 以后可能会更新数据来源于百度百科及一些其他网页搜索内容复制，scrapy爬虫目录在scripts/univer/目录下 然后将数据存储到neo4j中 对问题进行解析 通过actree得到实体，关键字得到问题类型，给出答案目前neo4j结构1.1 知识图谱实体关系类型实体类型实体数量举例大学2735清华大学，北京大学大学简称3128北大，兰大城市481河北省，北京市
原标题：CDR图文教程-CorelDREW折叠效果怎么做？折叠效果在平面设计中使用颇多，它的制作运用到了CorelDRAW X7软件中的相交、修剪、透明度工具、阴影工具等，简单易操作，本文将以下图为案例，详细讲解折叠效果图的制作过程。步骤一 用矩形工具画出矩形，设置圆角，填充灰色；在圆角矩形内画出另一个矩形，填充红色。步骤二 选中红矩形，拖拉它的右边到适合位置，在不放鼠标左键的情况下按右键，复制出
随着人们生活节奏的加快，亚健康似乎成为了大家需要解决的头等大事，而健身房也就成为平时工作之余最常去的地方。在健身房中，最受关注的应该就是跑步机了，通过在跑步机上挥汗如雨，从而实现减脂，给自己一个轻松的身体，而现在越来越多的产品进入了智能化时代，跑步机也不例外，在中国国际体育用品博览会中，著名的跑步机品牌舒华体育就联手华为推出业界首款搭载鸿蒙系统的极智 2 代豪华商用跑步机，在带给用户健康的同时也更
在今天的数字化时代，NLP（自然语言处理）技术的应用越来越广泛，特别是在文本数据的识别与抽取方面。许多企业和开发者希望利用NLP技术从海量的文本信息中提取出有用的信息，以帮助决策和业务发展。不过，解决NLP识别与抽取问题的过程并不像表面看起来那么简单，它涉及众多步骤和方法。
### 背景定位
在一个实际应用场景中，一个电商平台希望通过用户的评论和反馈来获取对其产品的真实评价。系统开始运行时，大量
opennlp压缩是一个在处理自然语言处理任务时面临的挑战，特别是在数据量较大和计算资源有限的情况下。本文将详细记录解决这一问题的过程，从背景定位开始，逐步推进至演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘，到复盘总结。
## 背景定位
在如今信息爆炸的时代，处理海量文本数据的需求日益增加。尤其是在客户服务、内容推荐、自动生成文本等领域，OpenNLP作为一款出色的自然语言处理库，扮演着重要角色。然
在使用PaddleNLP进行自然语言处理时，我们时常会遇到需要将数据集中tokenizer的`input_ids`长度统一的问题。这一需求源于许多模型在训练和推理时需要固定输入大小，导致我们需要对不同长度的文本进行处理。本文将详细记录我在解决“PaddleNLP如何使得数据集tokenizer的input_ids一样长”过程中所经历的各个步骤。
### 问题背景
在自然语言处理任务中，输入数据
PyCharm安装SnowNLP的复盘记录
在使用PyCharm进行自然语言处理项目时，常常需要利用一些强大的库来提升开发效率。SnowNLP是一个优秀的中文文本处理库，下面将详细记录如何在PyCharm中安装并配置SnowNLP的过程。
# 环境准备
在这之前，需要确保你的开发环境满足以下软件和硬件要求。
**软硬件要求：**
- 操作系统：Windows 10 / macOS
- Py
要安装并确认SnowNLP工具的成功与否，可能会遇到一些常见问题。本文将详细记录这一过程，包括相应的背景、错误现象、根因分析及解决方案。同时，您将会看到如何用Mermaid图表清晰地展示整个过程。
在现代机器学习和自然语言处理的应用中，SnowNLP逐渐成为一个重要工具。然而，成功安装后如何验证其是否工作正常，成为了许多开发者的一个疑问。
> ### 业务影响分析
> 在处理自然语言任务时，S
ERNIE是百度自研的持续学习语义理解框架，该框架支持增量引入词汇（lexical）、语法 （syntactic） 、语义（semantic）等3个层次的自定义预训练任务，能够全面捕捉训练语料中的词法、语法、语义等潜在信息。ERNIE2.0实现了在中英文16个任务上的最优效果，具体效果见下方列表。一、ERNIE2.0中文效果验证我们在 9 个任务上验证 ERNIE 2.0 中文模型的效果。这些任务
题目出处：课程=>搜索1=>题目A题目描述给定一个正整数 \(n\) ，按照递增顺序打印数字 \(1\) 到 \(n\)输入格式一个整数 \(n(1 \le n \le 7)\)输出格式按照递增顺序输出 \(n\) 个数的所有排列，每行代表一组排列， \(n\)样例输入3样例输出1 2 3
1 3 2
2 1 3
2 3 1
3 1 2
3 2 1问题分析这是一道搜索的题目。
我们知道
在构建一个先进的“nlp期刊网站”时，我们必须深入理解其背景、技术原理、架构设计等多方面的因素。本文将详细探讨这一过程，逐步展示如何解决与构建nlp期刊网站相关的问题。
### 背景描述
随着自然语言处理（NLP）技术的突飞猛进，越来越多的学术研究集中在该领域。为响应这一趋势，创建一个专业的nlp期刊网站不仅能促进学术交流，还能为研究者提供一个分享和获取知识的平台。该网站需要具备用户友好的界面