在工作中遇到一个问题，实现word文档的在线预览，网上有很多种方法，我选择的是使用openOffice下载，分享一下我在实现功能中遇到的问题，用于记录也希望帮到别人。OpenOffice下载官网下载链接：http://www.openoffice.org/download/ 由于官网是外网下载的比较慢，我这里分享出来我的网盘下载地址
1、资源获取（1）源码下载；从GitHub上下载openpose源码；（2） cmake、cuda和VS安装，这里不再赘述，我安装的版本分别为cmake3.12.2，cuda10.0，VS2015；（3） 下载cmake编译所需文件和模型，因为使用cmake编译openpose源码时会下载编译所需文件，但是下载速度很慢，而且在下载模型时会出现下载失败，从而导致无法编译成功；所以我们需要提前下载好，
前言自己以前在Java NIO这块儿，一直都是比较薄弱的，以前还因为这点知识而错失了一个机会。所以最近打算好好学习一下这部分内容，我想应该也会有朋友像我一样，一直想闹明白这块儿内容。但是一直无从下手，每次被问到什么NIO，BIO，AIO就慌，下面我们先从一些基本概念来慢慢了解NIO这部分内容。同步与异步同步和异步是比较好理解的，网上也有好多解释。下面我通过个人的理解来解释这两个概念可能会通俗一些，
opensips服务端搭建 （亲测可用）1. 下载压缩包git clone https://github.com/OpenSIPS/opensips.git -b2.2 opensips-2.2 官网：https://www.opensips.org/Downloads/Downloads 百度网盘（以下为不同版本，按需下载）： https://pan.baidu.com/s/1z9359ztgJ
在今天的数字经济中，越来越多的人使用电子文档的方式来存在它们的信息，然而他们却无法保证在未来是否可以正常访问他们的文档。 OpenDocument 文件格式（ODF）通过标准化的文件格式的方式来克服这些问题，任何人都可以在任何平台和任何时间内使用他们的文档。使用ODF这种开放的标准，可以确保用户的信息能够跨平台和跨应用存取，即使技术发现的变化。任何组织和个人通过使用开放的格式来存储他们的数据，可以
# OpenNLP中文模型的实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解并实现OpenNLP中文模型。下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | --- |
| 1 | 下载并安装OpenNLP |
| 2 | 获取中文语料库 |
| 3 | 准备训练数据 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 测试模型 |
| 6 | 使用模型进行自然语言处理 |
接下
OpenMP是一个业界的标准，很早以前就有了，只是近一段时间才逐渐热起来。我们可以在C/C++和Fortran使用OpenMP、很容易的引入多线程。
OpenMP目前的标准是2.5，3.0马上也要通过了。上有你需要知道的一切信息，包括OpenMP规范文档。
下图是一个典型的OpenMP程序的示意图，我们可以看
最近在做神经网络的研究，偶然间看到OpenAI开源出了一个多国语音转文字的模型，脑海里突然想到余大嘴在华为发布会发布实时语音翻译时满屏弹幕的“？？？”和“！！！”，于是决定做一个多国语音转简体中文字幕的软件来玩一玩。想法是这样的：通过OpenAI最新发布的翻译模型whisper（可以翻译200多种语言，且其中部分语言的翻译效果已然接近甚至超过人类的神器）加上自己写的一点点程序，做一个傻瓜化的多国语
目录： 功能性函数： 延时函数（time库）  
文本分类中KNN算法，该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。因此，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题。另外，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是
# 使用OpenNLP进行Java模型训练
## 概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用Java OpenNLP来进行模型训练。OpenNLP是一个开源的自然语言处理（NLP）库，它提供了各种工具和算法来处理文本数据。模型训练是OpenNLP中的一个重要步骤，通过训练模型，我们可以实现词性标注、命名实体识别、句法分析等功能。
## 整体流程
让我们首先来看一下整个模型训练的流程。下表展示了每个
一，OpenPose项目Github链接：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose二，windows源码下载地址： 源码下载 下载第一个推荐版。三，下载训练好的caffe模型文件 百度云盘上供大家下载使用：链接：https://pan.baidu.com/s/1qNB-AZFRL0JeTAmAL_xPSA 密码：t9uu 四，
最小化、完整性和可扩展OpenUP是一个最小化、完整和可扩展的软件开发流程。为小型团队提供了一套最小化的流程，可以直接使用，也可以执行自定义和扩展以符合团队的需要。简介我们可以通过以下方式理解OpenUP：它所服务的团队包含以下目标：应用最低限度的，只包含必需元素的流程来提升整体价值避免不能提升生产力的形式主义的工作产品导致额外工作量采用可以在软件开发生命周期内可能需要进行扩展的流程为了能够把流
# 如何实现“OpenNLP中文分词模型”
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整件事情的流程，可以用下面的表格展示：
| 步骤 | 内容 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载OpenNLP工具包 |
| 2 | 准备中文语料库 |
| 3 | 训练分词模型 |
| 4 | 测试分词效果 |
## 二、具体步骤及代码示例
### 1. 下载OpenNLP工具包
干货 | 图文教程 OpenVINO 安装+demo运行 + VS配置OpenVINO简介OpenVINO 是Intel开源的一套基于计算机视觉模型的加速框架,可以让计算机视觉模型在cpu上获得十倍及以上的加速。 其包含四大模块： （1） 推断引擎：加载模型、加速执行、异步与同步、多线程支持。 （2） 模型优化器：模型转换、 模型压缩、 32F/16F、 模型优化 。 （3） 预训练模型： 人脸检
一、Noisy Channel Modelp(text|source) = k * p(source|text)P(text) ----> Noisy Channel Model
主要通过贝叶斯定理: p(text|source) = p(source|text)*p(text)/p(source)
p(source) 为常数
应用场景：语音识别、机器翻译、拼写纠错、OCR、密码破
阻塞式IO模型，BIO JDK1.4 之前都是采用BIO模式（blocking I/O） ,阻塞式IO，模型如图解释： 应用程序需要从磁盘读取数据分为两个阶段，1将磁盘数据复制到内核，2将内核数据复制到应用程序空间：准备数据：应用程序问cpu说：我需要一个aaa.txt 文件，你去给我取来。CPU告诉应用程序，你等着我去给你准备数据（应用程序一直傻傻等待）。CP
一、基础知识准备 首先，opencv目前仅支持三种特征的训练检测， HAAR、LBP、HOG，选择哪个特征就去补充哪个吧。opencv的这个训练算法是基于adaboost而来的，所以需要先对adaboost进行基础知识补充啊，网上一大堆资料，同志们速度去查阅。我的资源里也有，大家去下载吧，这些我想都不是大家能直接拿来用的，我下面将直接手把手告诉大家训练怎么操作，以及要注意哪些细节。二、关于正样
在GPT出现之后，通用的预训练方式是预训练整个网络然后通过fine-tune去改进具体的任务。（需要注意的是，ELMo先出现的，然后是GPT）GPT出现之后，引发了Bert，XLNet等一系列的地震式改进。对NLP任务的影响十分深远。GPT的核心思想是先通过无标签的文本去训练生成语言模型，再根据具体的NLP任务（如文本蕴涵、QA、文本分类等），来通过有标签的数据对模型进行fine-tuning。具
# 使用 OpenNLP 中文模型的指南
在自然语言处理（NLP）中，OpenNLP 是一个流行的开源库，允许开发者进行文本分析、分词、命名实体识别等处理。在这篇文章中，我们将指导你通过一系列步骤来实现 OpenNLP 中文模型的使用。无论你是刚入行的小白还是有一定经验的开发者，这篇文章都力求让你清晰理解每一步的内容。
## 流程概览
在使用 OpenNLP 中文模型的过程中，你将需要完成以
