今年的IJCAI增加了金融技术和自然语言处理研讨会（FinNLP 研讨会），主要是分享将NLP技术应用于金融科技领域的研究，探讨未来的研究方向。参与者来自学术界和工业界，他们提出了几个新的任务，包括业务分类法构建，交易的基本原理和合同消歧、销售预测、股票市场预测、情感分析等等。下面将详细介绍。 1. Business Taxonomy Construction Using Concept
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2023-09-09 14:03:47
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1.概述ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一，通过预训练和微调的方式，ChatGPT可以生成高质量的文本，可应用于多种场景，如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图，帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。2.内容在当今快速发展的人工智能领域，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术
1.什么是数据源？数据源是连接到数据库的一类路径，它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。拓展：数据库
数据库是一个容器，包含了很多数据，当然这些数据可能存在不同的小容器(表)里面。
若用水来形容数据，数据库就是水库。
数据源
数据源是连接到数据库的一类路径，它包含了访问数据库的信息(地址、用户名、密码)。
数据源就像是排水管道。
数据库连接
数据库连接是根据数据源产生的实际连接上数据
对抗网络应用：NLP对话生成在自然语言处理NLP中，对抗网络也有它的应用空间。我们从NLP最经典的应用： Dialog Generation 对话生成开始。传统的对话生成使用的是Maxlikelihood的思路，就是使对话生成的每一个词的概率的乘积最大。 但是效果不是很好（词库量、训练量都太大）我们先看看用Reinforcement learning的方法1.Reinforcement learn
SpringDataJpa使用单数据源时的SpringBoot配置很简单，但是随着业务量发展，单个数据库可能不能满足我们的业务需求，这时候一般会对数据库进行拆分或引入其他数据库，此时单数据源就不能满足我们的需求，需要配置多个数据源。在使用SpringBoot2.x进行SpringDataJpa多数据源配置之前，对SpringBoot2.x集成SpringDataJpa还不熟悉的朋友，可以先参考Sp
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2023-09-22 12:26:53
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固定多数据源切换 固定多数据源的动态切换，通过自定义注解实现切换，这样在切换数据源时比较灵活，具体的实现方式如下： 1、配置多数据源<!--定义数据源1-->
<bean id="oracledataSource" class="org.apache.commons.dbcp.Ba
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2023-07-13 22:50:31
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目录数据源是什么为什么要用数据源有哪些数据源可以用Druid数据源有哪些好处 数据源是什么数据源简单理解为数据源头，提供了应用程序所需要数据的位置。数据源保证了应用程序与目标数据之间交互的规范和协议,他可以是数据库，文件系统等等。数据与定义了位置信息，用户验证信息和交互时所需的一些特性配置，同时他封装了如何建立与数据源的连接，向外暴露获取连接的接口。应用程序连接数据库无需关注其底层是如何建立的，
让我们了解Data Binding的几个关键概念了——数据源（Data Source，简称Source）：顾名思义，它是保有数据的实体、是数据的来源、源头。把谁当作数据源完全由程序员来决定——只要你想把它当做数据核心来使用。它可以是一个UI元素、某个类的实例，也可以是一个集合（关于对集合的绑定，非常重要，专门用一篇文章来讨论之）。路径（Path）：数据源作为一个实体可能保有着很多数据，你具体关注它
Spark Streaming概述概述http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html Spark Streaming是Spark Core扩展（RDD），可以对实时流数据进行可靠、高吞吐、容错的流数据处理。① 构建数据源： Spark Streaming在计算时，输入数据（数据源Sources）可以有多种类型
1、背景引入：spark SQL的数据源 Spark SQL是Spark的一个模块，用于结构化数据的处理。使用Spark SQL的方式有2种，可以通过SQL或者Dataset API，这两种使用方式在本文都会涉及。其中，通过SQL接口使用的方法具体又可分为3种：在程序中执行
使用命令行
Jdbc/ODBCSpark关于分布式数据集的抽象原本是RDD，Dataset是其升级版本。DataFram
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2023-09-05 15:59:27
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任务型对话系统任务型对话系统主要应用于固定领域。任务型对话的广泛应用的方法有两种，一种是模块法，另一种是端到端的方法。模块法是将对话响应视为模块，每个模块负责特定的任务，并将处理结果传送给下一个模块。端到端的任务型对话系统不再独立地设计各个子模块，而是直接学习对话上下文到系统回复的映射关系，设计方法更简单。相关研究可以划分为两大类：基于检索的方法和基于生成的方法。 (NLU)模块的主要任务是将用户
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2023-09-20 13:52:10
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DStreams输入Spark Streaming原生支持一些不同的数据源。一些“核心”数据源已经被打包到Spark Streaming 的 Maven 工件中，而其他的一些则可以通过 spark-streaming-kafka 等附加工件获取。每个接收器都以 Spark 执行器程序中一个长期运行的任务的形式运行，因此会占据分配给应用的 CPU 核心。此外，我们还需要有可用的 CPU 核心来
一.前言springboot1.x与springboot2.x的不同版本还是有不少区别的,本文主要介绍在springboot2.1.1动态切换
数据源的案例.二.配置1.引入依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactI
双数据源配置一之Spring-Mybatis参考: 因最近接触多数据源配置,在查询大量资料后,总结一些资料,供大家参考.1 简单方式指定数据源关于Spring多数据源的配置和使用,Spring框架预留接口,可以方便数据源的切换.首先查看Spring获取数据源的源代码:可以看到AbstractRoutingDataSource获取数据源之前会先调用determineCurrentLookupKey方
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2023-09-23 14:39:15
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Data简介对于数据访问层，无论是SQL(关系型数据库)还是NOSQL(非关系型数据库)，Spring Boot底层都是采用Spring Data的方式进行统一处理。Spring Boot底层都是采用Spring Data的方式进行统一处理各种数据库，Spring Data 也是Spring 中与Spring Boot、Spring Cloud等齐名的知名项目。快速上手导入依赖<!--Mys
同一个项目有时会涉及到多个数据库，也就是多数据源。多数据源又可以分为两种情况：1）两个或多个数据库没有相关性，各自独立，其实这种可以作为两个项目来开发。比如在游戏开发中一个数据库是平台数据库，其它还有平台下的游戏对应的数据库；2）两个或多个数据库是master-slave的关系，比如有mysql搭建一个 master-master，其后又带有多个slave；或者采用MHA搭建的master-sla
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2023-07-19 22:05:30
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自然语言处理专家elvis在medium博客上发表了关于NLP在2019年的亮点总结。对于自然语言处理（NLP）领域而言，2019年是令人印象深刻的一年。在这篇博客文章中，我想重点介绍一些我在2019年遇到的与机器学习和NLP相关的最重要的故事。我将主要关注NLP，但我还将重点介绍一些与AI相关的有趣故事。标题没有特别的顺序。故事可能包括论文，工程工作，年度报告，教育资源的发布等。论文刊物ML /
新建配置类其中需要配置@Primary 这个注解只能在主数据源中配置 否则会报错@MapperScan中配置的为使用主数据源的dao和mapper存放路径，每一个数据源都有他的独有的dao和mapper路径@Configuration@MapperScan(basePackages = MasterDataSourceConfig.PACKAGE, sqlSessionFactor...
原创
2022-03-03 11:18:23
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首先定义一个AbstractRoutingDataSource，Spring给我们留了这样的接口，让我们方便的定义怎么切换数据源：public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
Logger logger = Logger.getAnonymousLogger();
@Override
protect
前情回顾看着文章的标题，不知道大家能否想到具体是什么问题，如果你有点懵，那就对了！(你不懵的话我这篇文章就没存在的意义了，嘿嘿)在给大家指出具体是什么问题时，我们先来回顾一些内容Spring 事务原理相信大家对这个都能说上来一些，Spring 事务是 Spring AOP 的一种具体应用，底层依赖的是动态代理大致流程类似如下 通过代理对象来调用目标对象，而在代理对象中有事务相关的增强处理具体细
