1.Java Excel API Java对Excel文件的操作，包括创建新的Excel文件，更新已存在的Excel文件，读取Excel文件的内容。 2.从Excel文件中读取数据jxl.jar文件，导入工程中Workbook(工作薄) 从输入流中创建： InputStream fis = new FileInputStream(sourcefile);Workbook
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JTextField;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
final JT
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2023-06-28 21:13:09
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Java的13个规范 一流企业做标准、二流企业做品牌、三流企业做产品！ 规范：意指明文规定或约定俗成的标准，或是指按照既定标准、规范的要求进行操作，使某一行为或活动达到或超越规定的标准。
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2024-04-10 05:29:35
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需求:获取一个本地文件中所有符合 $[MAKE_PACKAGE] 格式的字符串,并输出到另一个文件中.public static void main(String[] args) throws Exception {
loadVar("src/cn/don9/templates/Action.txt","src/cn/don9/templateVar/S
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2023-06-07 16:24:58
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思路：首先遍历循环文件夹，输出地址判断是否读对了文件，读取出文件中的内容，用正则匹配的模式匹配匹配出对应的字段，将两个匹配出来的列表字段合并，去重，写入目标文件夹中。import re # 导入正则包
import os
path = "D:\腾讯QQ\QQ下载\资源" # 文件夹目录
files = os.listdir(path) # 读取文件夹目录
allresult = [] # 定义
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2023-06-01 10:43:16
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深度文本匹配方法近期在看有关于相似文本检索的论文，但是发现这个方向模型和论文太多，为了方便自己看，简单做了个整理。匹配方法可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型（基于表示）基于单语义文档表达的深度学习模型主要思路是，首先将单个文本先表达成一个稠密向量（分布式表达），然后直接计算两个向量间的相似度作为文本间的匹配度。基于多语义文档表达的深度学习模型（基于交互）基于多语义的文档表达的深度学习模
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2023-07-06 15:11:32
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文本匹配是NLP中的重要基础任务，宽泛的讲，任何评判两句话之间关系的问题都可视为文本匹配问题。其应用领域包括但不限于：（1）句子相似度（sentence similarity）/句子复述（paraphrase identification）判断两段文本是否为含义相同，这是一个典型的二分类问题（2）然语言推理（Natural Language Inference）/文本蕴含识别（Textual En
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2023-12-14 01:49:13
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文本匹配工具RuleFinder 文本匹配工具是一个用于快速编写匹配规则，提取文本的工具。 源码地址： https://github.com/xmxoxo/RuleFinder当前版本号：0.1.12update: 2020/6/12本工具包括：类库，规则编辑器，批量提取器。RuleLib.py 类库，可自行引用到项目中使用；
RuleEditor.py 规则编辑器，基于flask的WEB应用，
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2023-11-26 11:11:03
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# Java根据数据匹配模板输出文本
## 1. 整体流程
在Java中根据数据匹配模板输出文本的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 定义模板 |
| 步骤二 | 读取数据 |
| 步骤三 | 解析模板 |
| 步骤四 | 匹配数据 |
| 步骤五 | 输出文本 |
下面将详细介绍每一步所需的代码和注释。
## 2. 步骤一：定义
原创
2023-07-21 18:57:38
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java中要匹配中文的正则表达式可以有两种写法：一是使用unicode中文码；二是直接使用汉字字符；例：（1）String str = "晴";String regexStr = "[\u4E00-\u9FA5]";str.regex(regexStr);（2）String str = "晴";String regexStr = "[一-龥]";str.regex(regexStr);说明：（1）
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2023-05-19 14:40:26
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所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介本文是对论文BiMPM：BilateralMulti-PerspectiveMatchingforNaturalLanguageSentences的解读。该模型主要用于做文本匹配，即计算文本相似度。文本匹配是NLP领域较为常见的技术
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2023-09-15 21:52:42
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文本匹配是NLU中的一个核心问题，虽然基于深度学习的文本匹配算法大行其道，但传统的文本匹配算法在项目中也是必要的。本文详解了传统的文本匹配算法Jaccard、Levenshtein、Simhash、Bm25、VSM的原理及其代码分享给大家，若有不足之处，请大家指出。1. 概述在实际工程项目，不论是基于交互的还是基于表示的文本匹配，往往都会结合传统的字面匹配算法来综合评估两段文
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2023-12-29 18:53:51
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一、任务概述文本匹配任务，是NLP四大任务之一，主要指的是针对两个句子语义相关性，落地应用场景很广泛，对话系统，搜广推、QA问答系统等等。例如在QA问答系统中，举一个很常见的做法，用户假设说，“苹果电脑怎么下载软件”，后台的数据库有成千上万的query-answer的pair对，我们需要从成千上万的候选中，找出一个最佳的匹配对，给用户反馈answer。此时，我们的语义相似度计算的准确性就显得很重要
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2023-10-17 19:44:23
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来自：NLP从入门到放弃今天分享一个论文ACL2020-tBERT[1]，论文主要融合主题模型和BERT去做语义相似度判定，在特定领域使用这个模型，效果更明显。掌握以下几点：【CLS】向量拼接两个句子各自的主题模型，效果有提升尤其是在特定领域的数据集合会有更好的表现。第二点这个特定领域发现还挺有意思的，感兴趣的可以在自己数据集做个试验扩展。1. 架构图先看架构图： tbert架构图
模
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2024-01-17 09:29:01
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文章目录前言Bert句向量表示效果为什么不好？Sentence Bert 原理 前言目前，对于大部分的NLP任务来说，通过对预训练模型进行微调的方式已经取得了很好的效果，但对于某些特定的场景，我们常常需要的是文本的表示，比如文本聚类，文本匹配（搜索场景）等等； 对于文本匹配任务，在计算语义相似度时，Bert模型需要将两个句子同时进入模型，进行信息交互。场景一：假如有10000个句子，找出最相似的
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2024-03-06 06:47:44
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java 文本匹配 Time seems to fly since the pandemic began in US and Europe in the middle of March, just around the time Java 14 got released, and now, six months of quarantine later, Java 15 is here! 自3月中
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2024-08-06 20:37:27
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# Java 文本括号匹配
括号匹配是计算机科学中常见的问题之一。在编程中，我们经常需要对括号的使用进行匹配和检查，以确保代码的正确性和可读性。而 Java 提供了一些简单的方法来实现这个功能。
## 为什么需要括号匹配
在编程中，括号通常用于控制代码的执行顺序和范围。例如，在条件语句和循环语句中，我们使用括号来限定代码块的范围。如果括号的使用不正确，就会导致代码的逻辑错误和语法错误。因此，
原创
2024-01-25 06:31:45
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2.类2.1 类：
类是构造对象的蓝图或模板，由类构造对象的过程称为创建类的实例。一个Java源文件中只能有一个公有类，但可以有任意数目的非公有类。如果一个类中包含其他的类，在编译该类时会自动寻找引用类的class文件，若没有则会自动进行编译。2.2 对象：
对象在类中的全局变量称为实例域，操纵数据的过程称为方法，每个类的实例对象都有一组特定的实例域值，这些值的集合称为这个对象当前的状态。每个对象
尚学堂导读对于刚开始学习Java编程的童鞋来说，编写代码首要要求是它必须正确，能够按照程序员的真实思想去运行;第二个的要求是代码必须清晰易懂，使别的程序员能够容易理解代码所进行的实际工作。代码编写规范代码编写遵守java通用开发规范和必联代码开发规范每个类及方法都要有合理的注释，并且对注释要持续维护根据接口需求编写单元测试用例，再编写实现类使得单元测试通过，如此循环往复以使得所有的单元测试通过要求
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2024-01-25 13:49:19
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在上一篇博客中介绍了ESIM模型（），这里介绍一个新的文本匹配模型BiMPM，其在某些任务中的效果超过ESIM模型。论文链接：http://tongtianta.site/paper/1759现在去判断两个句子相似性的深度学校解决方案主要有两种，其一是Simaese network（ABCNN、SiaGRU等），这类模型对两个输入句子通过相同的共享权重的神经网络结构得到两个句子向量，然后对这两个句
