词袋模型是用于自然语言处理和信息检索（IR）的简化表示。 在这个模型中，一个文本（比如一个句子或文档）表示为它的词袋，不考虑语法，甚至语序，但保持多样性。词袋模型通常用于文档分类方法，其中每个单词的出现（频率）被用作训练分类器的特征。（1） John likes to watch movies. Mary likes movies too. （2） John also likes to watch
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2024-08-19 11:26:06
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在中文分词的时候，现在流行的有很多，下面主要介绍中科院中文分词，现在中科院地址是http://ictclas.nlpir.org/首先也是开始调用这个接口，调用成功后觉得应该共享出来，让更多人去使用。然后主要是介绍一下怎么用使用汉语分词系统怎么去调用。必须先在上面那个网址下载NLPIR汉语分词系统，除此之外还要下载NLPIR-ICTCLAS2013-Win-32-JNI(u0114)的支持java
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2024-07-24 15:11:45
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作者：jclian，喜欢算法，热爱分享，希望能结交更多志同道合的朋友，一起在学习Python的道路上走得更远！ 本文将对三种中文分词工具进行使用尝试，这三种工具分别为哈工大的LTP，结巴分词以及北大的pkuseg。cws.model。在用户字典中添加以下5个词语：经测试的Python代码如下：# -*- coding: utf
YOLOv5-lite主要就是用改进的ShuffleNetv2作为YOLOv5新的Backbone。跟YOLOv5一样分为四个版本，按模型大小由低到高的顺序依次为：v5lite-e、v5lite-s、v5lite-c和v5lite-g。之前做课题都是用的YOLOv4，趁这段时间通过v5lite-s源码学习一下YOLOv5相关的知识。 本次采用Oenvino框架对转换成ONNX的模型进行推理，不需要
# OpenNLP 中文模型训练指南
随着人工智能和自然语言处理（NLP）的普及，OpenNLP作为一个开源的NLP工具，得到了广泛应用。本文将详细介绍如何训练一个中文模型，包括所需步骤、代码示例及其解释，帮助刚入行的小白快速上手。
## 流程概述
训练OpenNLP模型主要包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
文章目录一、数据准备二、模型训练2.1数据准备2.2特征提取2.3参数配置2.4训练模型2.5保存模型三、加载模型实现分类四、OpenCV 应用读取文件路径与文件名批量处理图片五、逻辑运算符与位运算符六、getchar()的作用六、严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 C4996 ‘strcat‘: This function or variable may be unsafe
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2024-09-23 17:40:02
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前言前面两篇文章(Java NIO之理解I/O模型(一)、Java NIO之理解I/O模型(二))介绍了，IO的机制，以及几种IO模型的内容，还有涉及到的设计模式。这次要写一些更贴近实际一些的内容了，终于要说到了Java中的各种IO了。我也是边学边理解，有写的不对的地方，欢迎小伙伴们指出和补充。Java中的IO分类BIOBIO是指 Blocking IO 在JDK1.0的时候就引入了，直到JDK1
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2024-11-01 11:27:46
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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
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2024-07-19 21:56:27
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作者：yuyu
在网上找了中文资料，发现大多都是转载那两篇文章，而且那两篇文章讲的都有误差，经过两天的摸索，我终于训练分类器成功了，在此与大家分享。参考英文资料网址： http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#e134e74e整个过程分为两步：1. 2.
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2024-08-29 17:23:30
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Apache的三种工作模式1、prefork 工作模式(作用：用一个进程处理一个用户请求)2、worker 工作模式(作用：一个进程生成多个线程，一个线程处理一个用户请求)3、event 工作模式(用一个线程处理一个用户请求)apache基本信息主配置目录：/etc/httpd/conf主配置文件：/etc/httpd/conf/http.conf子配置目录：/etc/httpd/conf.d子配
目录一：前言 二：导入数据，定义参数三：初始化加载数据成类的属性，打包成dataloder进入__getitem__函数获得有效区域核心部分：生成热图和pafs生成高斯热图生成pafs使用putVecMaps 来真正的构建向量计算向量四：model初始化：加载模型 和预训练模型五：训练开始（包括训练和验证）损失效果演示：视频效果完整代
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2024-08-23 05:52:12
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句法分析句法分析是机器翻译的核心数据结构，是对语言进行深层次理解的基石。句法分析简介1.主要任务 识别句子中所包含的句法成分以及这些成分之间的关系，一般以句法树来表示句法分析的结果。 2.主要难点 歧义 搜索空间 3.句法分析分类 完全句法分析：企图获取整个句子的句法结构 部分句法分析：只关注局部的一些成分 4.相关方法 基于规则 存在着语法规则覆盖有限、系统可迁移差等缺陷 基于统计（主流）数据集
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2024-07-17 06:23:27
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Apache OpenOffice刚刚脱离了孵化器，现已成为Apache Software Foundation的正式项目。
有些人现在可能会问，“什么？”在一年左右之前不是官方的吗？
不，不是！
当Oracle决定将OpenOffice.org捐赠给Apache软件基金会时，它首先进入了所谓的孵化器 。
那是在2011年6月。作为一个孵化项目，它尚未正式发布。
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
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2024-08-19 12:09:36
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由于竞赛需要，随机模拟生成常用的中文名字，话不说啥，直接上代码：#pragma once
#include <string>
using namespace std;
inline void DataBaseRoll(string& name, string& sex, string& class1, string& major) {//随机生成函数
# 使用OpenNLP训练中文模型
Apache OpenNLP 是一个机器学习库，主要用于处理自然语言处理任务，比如分词、命名实体识别、句子分类等。虽然OpenNLP最初是为英文设计的，但通过适当的数据集和配置，我们也可以训练中文模型。本文将介绍如何使用OpenNLP训练中文模型，并提供相关的代码示例和流程图。
## 需求准备
在开始之前，确保已安装以下工具和库：
1. JDK（建议使用
原创
2024-09-10 05:01:26
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在处理"Apache OpenNLP 中文"的过程中，确保能有效地部署和配置相关环境是至关重要的。接下来，我将详细记录整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和扩展部署。
## 环境预检
首先，我检查了硬件和软件环境的兼容性，以确保能够顺利运行Apache OpenNLP。以下是我整理的硬件配置表，它包含了主要参数。
| 硬件配置项 | 推荐配置
# OpenNLP 中文训练指南
在自然语言处理（NLP）领域，Apache OpenNLP 是一个流行的工具，可以用于构建和训练各种语言模型。对于刚入行的小白来说，训练中文模型可能会有点复杂，但只要掌握了流程和每一步所需的代码，就可以轻松入门。本文将详细介绍如何使用 OpenNLP 进行中文训练。
## 整体流程概述
在开始之前，先来看一下整个流程。我们使用表格来展示步骤。
| 步骤 |
原创
2024-10-18 10:10:40
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本文谈一谈分词的那些事儿，从定义、难点到基本方法总结，文章最后推荐一些不错的实战利器。定义先来看看维基百科上分词的定义：Word segmentation is the problem of dividing a string of written language into its component words.中文分词(Chinese Word Segmentation)指的是将一个汉字序列
基于openpose数据的用户姿势识别继续上一篇的github项目，继续将他修改成基于openpose数据集的网络结构。1. 神经网络复习为了方便读懂神经网络的框架代码和后续的网络按需修改，在这里简单复习一下分类和回归问题，然后把自己对深度学习网络的简单理解记录下来。用简单的单变量线性回归做例子： 将房子的大小作为输入特征x来盘预测房子的价格y，h代表学习算法的解决方案或函数。 一种可能的表达式就
