与计算机视觉中使用图像进行数据增强不同，NLP中文本数据增强是非常罕见的。这是因为图像的一些简单操作，如将图像旋转或将其转换为灰度，并不会改变其语义。语义不变变换的存在使增强成为计算机视觉研究中的一个重要工具。我很好奇是否有人尝试开发NLP的增强技术，并研究了现有的文献。在这篇文章中，我将分享我对当前用于增加文本数据的方法的发现。 方法 1. 词汇替换 这种方法试图在
本文将会简单介绍自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）。 常见算法如下： 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时
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2024-10-09 19:34:22
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数据读取与数据分析读取数据数据分析句子长度分析新闻类别分类字符分布统计统计出现频率最多的字符数据分析结论总结 读取数据赛题数据虽然是文本数据，每个新闻是不定长的，但任然使用csv格式进行存储。因此可以直接用Pandas完成数据读取的操作。import pandas as pd
train_df = pd.read_csv('train_set.csv', sep='\t', nrows=100)
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2023-12-19 13:47:42
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当前随着企业对数字化转型的需求越发迫切，也促使数据驱动创新及数据创造价值的模式已成为企业转型的重要共识。随着企业信息化的深入推进以及各种信息系统的大量建设、实施，有效地促进了业务生产效率及管理水平的提高，但是在数据应用时发现数据的准确性、一致性、及时性、可用性等方面还存在不少的问题。在这个大数据时代，数据的特性具有规模庞大、类型多样、流转速度快、价值密度低等特性，欣思博认为如果想要充分发挥大数据的
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2024-04-25 10:32:30
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本文主要关注代码的内部和外部质量，编程的价值观，代码质量的评估标准，整洁代码的匠艺以及如何维护已有的代码。外部质量：用户所能感受到的部分，正确性，易用性，效率，可靠性。内部质量（代码质量）：可维护性，灵活性，可移植性，重用，可读性，可测试性，可理解性。 总结的22条经验如下： 代码分为外部质量和内部质量，好的产品不等于好的代码（Good Software != Quality Code）
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2023-08-09 12:30:35
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本文是写给开发人员的建议，不会涉及很多QA方面的讨论。我觉得有三个方法可以提高软件质量，根据重要性和有效性一次为：Code Review， Refactor和Unit Test。这三个方法不是三个阶段，而是同时交叉进行的。
1. Code Review - 逻辑分析
当需要开发
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2023-11-21 16:16:55
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语音识别模型：语音识别模型主要分为两种，一种是基于seq2seq的，一种是基于HMM的。 seq2seq的模型主要有LAS，CTC，RNN-T，Neural Transducer，MoChA。本节讲最流行的LAS，就是Listen，Atten，and Spell，典型的seq2seq+attention的自编码模型。1. Listen：编码器会把输入的一串声学特征，转换为高维隐层嵌入。它的主要目标
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2023-10-07 15:51:45
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警句 多说无益，好自为之 人若有所成，必定有所执 不积跬步，无以至千里；不聚细流，不以成江河名言乔布斯 stay hungry, stay foolish加缪 正因为人生没有意义，才值得一过，如果你一直在找人生的意义，你永远不会生活。书籍《飘》 镜子碎了就是碎了，宁愿认清现实，也不愿重新拼凑然后终生看着那些裂痕。 ——白瑞德 心理学墨菲定律 原句： 如果有两种或两种以上
图像质量和增强 - Image Quality & Enhancement总览失真(distortion)和质量标准清晰度/锐度 (Sharpness)图片缩放(调整大小)下采样 (sub-sampling)带限滤波器 (Band Limited Filter)滤波器 + 下采样卷积(convolution)和2D低通滤波器颜色混叠 (Colour Aliasing)对焦 (Focusi
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2024-07-12 22:14:35
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代码质量在每个程序员的工作和评估中都扮演着重要的角色，这也是反映编程经验水平的主要因素之一。通常情况下，初级程序员写的代码与经验丰富的开发人员写的代码也是很容易看出区别来的。低质量的代码不仅会影响到您，还会影响到开发团队的其他成员和整个项目。所以要不断学习java教程，改进代码质量，在程序员工作中取得显著进展。 1.学习理论，阅读有关改进编码风格的书籍 阅读有关如何改进代码的书籍和其他资料是一
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2023-07-31 13:39:43
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# NLP如何检测标注数据的质量——项目方案
在自然语言处理（NLP）领域，数据的质量直接影响模型的表现。为了确保我们的标注数据能够可靠地用于训练和测试，我们需要建立一个有效的质量检测方案。本文将提出一个项目方案，涵盖方法、工具和示例代码，帮助开发者检测标注数据的质量。
## 项目目标
- 评估标注数据的准确性与一致性
- 检测数据中的噪声和偏倚
- 提供可视化报告，便于各方理解
## 方
原创
2024-10-17 14:14:22
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“钢管计数”是2022年opencv ai competition的二等奖，在这个项目中我们手工标注了一个钢管计数的数据集，并基于此实现了微信小程序的界面。这个数据集的原始版本在kaggle上公开（yolo格式 HBB)：
接近一年的时间过去后，我们对人工智能解决实际问题的认知得到了进一步的提高。这里主要是从提高数据质量的角度来进行重新的思考。
原创
2023-10-16 14:48:25
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提高项目质量：软考视角下的关键策略与方法
随着信息技术的飞速发展，软件行业对于项目质量的要求越来越高。作为软件行业的重要认证之一，软考（软件水平考试）对于提升项目质量起着至关重要的作用。本文将从软考视角出发，探讨如何提高项目质量的关键策略与方法。
一、明确项目目标与需求
项目质量的提高首先依赖于明确且清晰的项目目标与需求。在项目启动阶段，项目团队应充分与客户沟通，确保对项目目标、范围、需求等
原创
2023-11-16 12:42:33
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提高代码质量
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精选
2015-09-10 10:18:28
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BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果。在处理文本分类问题时，即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型，也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中（如text-CNN等）。总之现在只要你的计算资源能满足，一般问题都可以用BERT来处理，此次针对公司的一个实际项目——一个多类别（61类）的文本分类问题，其就取得了很好的结果
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2023-12-06 19:12:15
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说起代码质量，脑子里会冒出很多词，命名规范、格式规范、日志规范、单元测试覆盖率...
但我觉得，代码质量总结起来就两个：好看和好用。
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2021-06-25 16:39:00
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每年过了春节之后还有就是十月份就是换工作的高峰期，所谓的金三银四嘛，而这刚刚进入三月份，面试的人员就非常多。作为公司测试部门的一名面试官，几乎每天都有几个面试，有的时候还需要面试的很晚。但是从这一段时间的面试情况来看，发现了不少问题。所以就应个景，写一篇如何提高面试质量的文章，希望对大家有所帮助。
原创
2021-07-22 11:57:52
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## 提高Java代码质量的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何提高Java代码的质量。下面是一系列步骤，每个步骤都包含了具体的操作和相应的代码示例。
### 步骤1：编写清晰的代码
在编写代码之前，我们需要明确代码的目标和逻辑。在Java中，可以使用注释来记录代码的目的和逻辑。以下是一个示例：
```java
// 计算两个数的和
public int sum(int a, i
原创
2023-08-04 09:20:02
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demo视频 上次发上来的NavMesh动态生成技术，有网友问我效率的问题，上次的演示只是简单的测试实现的情况，然后简单的测试了在少数障碍物的情况下的时间是0毫秒。这次修改了一下，模型的范围不再是矩形，而是有了一个边角范围。这样的计算比上次的稍微复杂了一点。然后我这次放比较多的障碍物，来测试效率的问题。 看看上面的视频可以知道。在物体不多的情况下，基本上是感觉不出来生成网格的时间的。不过物体到达了
生成计算网格是任何分析(无论是FEA还是CFD)都必不可少的部分。良好的网格对于获得最高级别的准确性和最佳结果至关重要。除非您足够幸运地分析翼型上的流动或管道中的流动，否则CFD的网格划分几乎总是一个挑战。流体最吸引人的特征之一是它们渗入系统中许多狭窄部位的能力。例如，在CFD分析中，两个实心零件之间的间隙、间隙、密封件等，都呈现出微型流道。与FEA网格划分不同，这些紧密点通常包含在CFD分析中，
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2024-10-25 10:04:55
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