自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。 一、 常用技术分类 1、 模式匹配技术模式匹配技术
转载
2023-08-13 15:20:41
118阅读
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。从语音识别到智能家居，从人机大战到无人驾驶，人工智能的“演化”给我们社会上的一些生活细节，带来了一次又一次的惊喜。同时，人工智能也掌握着多种核心技术。自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行或者口头形式
nlp应用处理的主要范畴文本朗读（Text to speech）语音合成（Speech synthesis）语音识别（Speech recognition）中文自动分词（Chinese word segmentation）词性标注（Part-of-speech tagging）句法分析（Parsing）自然语言生成（Natural language generation）文本分类（Text cat
转载
2023-09-04 19:12:07
72阅读
MPLS技术的关键技术
随着互联网的快速发展，网络通信技术也在不断更新换代。MPLS（Multiprotocol Label Switching）技术作为一种高效的数据传输技术，已经被广泛应用在互联网和企业网络中。而要实现MPLS技术的高效运作，关键技术至关重要。
首先，MPLS技术的关键技术之一是标签交换。在MPLS网络中，路由器并不像传统IP网络那样根据IP地址进行数据包转发，而是根据标签
当下最简洁的大数据各种技术介绍与总结当下最简洁的大数据各种技术介绍与总结1.大数据的发展历史1.1 启蒙阶段：数据仓库的出现1.2 技术变革：Hadoop诞生1.3 数据商业化：数据湖系统1.4 数据工厂时代：大数据平台兴起1.5 数据价值时代：数据中台2.大数据的核心概念2.1 什么是大数据？2.2 什么是数据仓库？2.3 传统数据仓库 vs 新一代数据仓库3.大数据平台的通用架构3.1 数据
HadoopHadoop有两个核心模块，分布式存储模块HDFS和分布式计算模块MapreduceHadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来执行MapReduce程序的MapReduce引擎。Hadoop由H
一 对象识别及存储测试对象模型（Test Object Model） 测试对象模型是
转载
2007-10-09 16:59:02
556阅读
https://www.jianshu.com/p/7a7d45b8e0ee
原创
2021-04-22 20:28:02
624阅读
Java有时被称为一种古老的语言，但仍在大量使用，而且由于OpenJDK和创新，新版本的发布速度有了惊人的提高。例如，JDK15现已上市（于2020年9月15日推出），但一些公司仍在处理Java8。正如你在几年内看到的，java基金会已经开发了很多JDK，所以要跟上时代的步伐，为一年的发布做准备！以下是使用Java语言需要掌握的关键技能：命名：学习如何正确命名标识符。异常管理：如何处理异常，如何设
https://www.jianshu.com/p/7a7d45b8e0ee
原创
2022-04-06 10:35:15
300阅读
# Hadoop 关键技术实现流程
## 1. 介绍
Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和分布式处理。它主要依赖于以下几个关键技术：HDFS、MapReduce、YARN 和 Hadoop 生态系统。本文将逐步介绍如何实现这些关键技术。
## 2. Hadoop 关键技术实现流程
下面是实现 Hadoop 关键技术的流程，可以用表格展示每个步骤。
|
我认为掌握 Java web 开发的关键是：1、理解基于互联网应用的B/S（Brower/Server）架构；2、灵活运用已java为基础的B/S应用技术；WEB开发的本质就是实现和扩充基于B/S架构的互联网应用，用服务器提供服务是理所应当，用浏览器上网已司空见惯；WEB应用依赖这种模式，java WEB开发也为了解决B/S这种模式中存在的种种问题而不断发展着。在B/S架构的信息流程图中，B是不易
大数据代表技术：Hadoop、Spark、Flink、BeamHadoop：从2005年到2015年，说到大数据都是讲hadoop。Hadoop是一整套的技术框架，不是一个单一软件，它是一个生态系统。Hadoop有两大核心：第一个是它解决了分布式存储的框架叫HDFS，这是一个分布式存储系统。第二个是解决了分布式计算框架叫MapReduce。这是它的两大关键技术，除此以外，还有其他相关技术，构成了一
转载
2023-07-12 13:40:49
541阅读
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、数据采集与预处理：FlumeNG实时日志收集系统，支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，提供数据同步服务。
2、数据存储：Hadoop作为一个开源的框架，专为离线和大规模
转载
2023-07-12 13:41:18
214阅读
在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？
大数据环境下的数据处理需求
大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。
传统数据处理方法的不足
传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术
转载
精选
2013-03-11 12:18:06
557阅读
原创
2021-04-13 10:03:13
279阅读
在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？
大数据环境下的数据处理需求
大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。
传统数据处理方法的不足
传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术
原创
2012-10-29 16:01:55
606阅读
1、环境建模即虚拟环境的建立，目的是获取实际三维环境的三维数据，并根据应用的需要，利用获取的三维数据建立相应的虚拟环境模型。2、立体声合成和立体显示技术在虚拟现实系统中消除声音的方向与用户头部运动的相关性，同时在复杂的场景中实时生成立体图形。3、触觉反馈技术在虚拟现实系统中让用户能够直接操作虚拟物体并感觉到虚拟物体的反作用力，从而产生身临其境的感觉。4、交互技术虚拟现实中的人机交互远...
转载
2021-07-16 14:55:18
659阅读
在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？大数据环境下的数据处理需求大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。传统数据处理方法的不足传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和
转载
2012-10-29 16:01:00
138阅读
2评论
1、环境建模即虚拟环境的建立，目的是获取实际三维环境的三维数据，并根据应用的需要，利用获取的三维数据建立相应的虚拟环境模型。2、立体声合成和立体显示技术在虚拟现实系统中消除声音的方向与用户头部运动的相关性，同时在复杂的场景中实时生成立体图形。3、触觉反馈技术在虚拟现实系统中让用户能够直接操作虚拟物体并感觉到虚拟物体的反作用力，从而产生身临其境的感觉。4、交互技术虚拟现实中的人机交互远...
转载
2021-07-16 14:55:19
419阅读
