1 File类1.1 目录列表器1.2 目录实用工具1.3 目录的检查及创建2 输入和输出3 添加属性和有用的接口4 Reader和Writer5 自我独立的类RandomAccessFile6 I/O流的典型使用方式6.1 缓冲输入文件6.2 从内存输入6.3 格式化的内存输入6.4 基本的文件输出6.5 存储和恢复数据6.6 读写随机访问文件7 文件读写的使用工具8 标准I/O9 进程控制
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2024-09-05 16:44:08
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在今天的博文中，我们将深入探讨“RPA结合NLP”的实践过程。随着技术的进步，机器人流程自动化（RPA）与自然语言处理（NLP）的结合，正在推动各行各业的革命。本文旨在记录解决这一技术难题的详细过程，以下是我整理的各个部分内容。
### 协议背景
在RPA与NLP的结合中，我们可以用四象限图来理解它们的协同作用。RPA为NLP提供了自动化的支持，使其更加高效地处理用户输入的文本数据，而NLP为R
该项目是对基于深度学习的自然语言处理（NLP）的概述，包括用来解决不同 NLP 任务和应用的深度学习模型（如循环神经网络、卷积神经网络和强化学习）的理论介绍和实现细节，以及对 NLP 任务（机器翻译、问答和对话系统）当前最优结果的总结。该项目的主要动机如下：维护最新 NLP 研究学习资源，如当前最优结果、新概念和应用、新的基准数据集、代码／数据集发布等。创建开放性资源，帮助指引研究者和对 NLP
一、赛题背景赛题以自然语言处理为背景，要求选手根据新闻文本字符对新闻的类别进行分类，这是一个经典文本分类问题。通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。比赛链接如下： 零基础入门NLP - 新闻文本分类-天池大赛-阿里云天池tianchi.aliyun.com
二、赛题理解赛题以匿名处理后的新闻数据为赛题
实现NLP和体育结合的流程及代码示例
引言：
在现代科技的发展下，自然语言处理（NLP）已经越来越广泛地应用于各个领域。体育作为一个重要的社会活动，也可以通过NLP技术来实现更好的管理和分析。本文将介绍如何将NLP和体育结合起来，并提供每一个步骤所需的代码示例。
流程图表：
下面是将NLP和体育结合的整个流程图表：
```mermaid
erDiagram
NLP --|> Text
原创
2023-12-21 06:10:06
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并发设计的本质，就是要把程序的逻辑分解为多个任务，这些任务独立而又协作的完成程序的功能。而其中最关键的地方就是如何将逻辑上的任务分配到实际的线程中去执行。换而言之，任务是目的，而线程是载体，线程的实现要以任务为目标。1. 在线程中执行任务并发程序设计的第一步就是要划分任务的边界，理想情况下就是所有的任务都独立的:每个任务都是不依赖于其他任务的状态，结果和边界。因为独立的任务是最有利于并发设计的。有
该篇文章右谷歌大脑团队在17年提出，目的是解决对于NLP中使用RNN不能并行计算（详情参考《【译】理解LSTM（通俗易懂版）》），从而导致算法效率低的问题。该篇文章中的模型就是近几年大家到处可以听到的Transformer模型。一、算法介绍前的说明由于该文章提出是解决NLP（Nature Language Processing）中的任务，例如文章实验是在翻译任务上做的。为了CV同学更好的理解，先简
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2023-12-29 22:00:56
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基础思路关系抽取乍看之下是三元组 （即subject, predicate, object)的抽取，但落到具体实现上，它实际是“五元组” 的抽取，其中 分别是 的首、尾位置，而 则分别是 从概率图的角度来看，我们可以这样构建模型：设计一个五元组的打分函数 ；训练时让标注的五元组 ，其余五元组则 ；预测时枚举所有可能的五元组，输出 然而，直接枚举所有的五元组数目太多，假设句子长度为 ，的总数
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2024-01-09 20:54:40
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CRF模型构建crf = sklearn_crfsuite.CRF(c1 = 0.1,c2 = 0.1,max_iterations=100,
all_possible_transitions=True)
crf.fit(X_train,y_train)1、条件随机场CRF概述将之前所有的观测作为未来预测的依据是不现实的，因为其复杂度会随着观测
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2024-01-02 13:37:40
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OCR技术有着丰富的应用场景，包括已经在日常生活中广泛应用的面向垂类的结构化文本识别，如车牌识别、银行卡信息识别、身份证信息识别、火车票信息识别等等，此外，通用OCR技术也有广泛的应用，如在视频场景中，经常使用OCR技术进行字幕自动翻译、内容安全监控等等，或者与视觉特征相结合，完成视频理解、视频搜索等任务。OCR文字检测和识别目前的主流方法大多是采用深度学习技术，这从ICDAR2015自然场景排名
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2024-08-07 16:40:24
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NLP线上资源分类1.NLP线上课程2.NLP相关书籍3.NLP教程4.Youtube中的NLP频道5.NLP实际应用提示：移动端阅读本文可能需要向左滑动～NLP在线课程课程名称前置条件Time to Complete Natural Language Processing Specialization– deeplearning.ai机器学习基础；python深度学习基础，如Tenso
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2023-10-31 10:34:44
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论文名称：卷积神经网络加上图卷积神经网络的边界回归方法用于医学图像分割。期刊名称：ISSV 2019作者：Yanda Meng Meng Wei.作者单位：利物浦大学以及中科院宁波工业技术研究院。摘要：解剖结构的精准分割是医学图像分析的重要步骤，而边界回归的方法收到了研究者们的青睐。这种方法是从一个起点出发来进行分割任务，而不是对密集的像素点进行分类。然而，由于CNN的固有特性，使用卷积核拥有的局
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2023-10-08 14:26:31
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【论文速递】CVPR 2020 - CLIP-Event：用事件结构连接文本和图像【论文原文】：Li, Manling and Xu, Ruochen and Wang, Shuohang and Zhou, Luowei and Lin, Xudong and Zhu, Chenguang and Zeng, Michael and Ji, Heng and Chang, Shih-Fu【作者信
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2024-01-30 08:53:08
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一 序 本文属于贪心NLP训练营学习笔记系列。之前的Python基础以及numpy相关的内容，视频上是60--90的。还有一个关于Python做爬虫的。先跳过后面再看吧。这一章不知道哪个老师讲的，PPT不是哪个标准的英文，类似手写体那种看着眼花，而且对于概率统计学这种术语很多的，我连名词都不懂。二 抽样抽样的目的： 获取统计信息获取推断 可视
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2024-01-13 22:26:31
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卷友们好，我是rumor。NLP最赚钱的落地莫属搜索、广告、推荐三大场景了，今天我们就向钱看，来了解下作为NLP算法工程师，怎样在互联网最主要的三个场景里发光发热，同时蹭得一份业绩。 搜广推这三个场景的架构都差不多，主要就是通过对内容/商品的召回和排序，来优化Query-Doc的匹配结果。可以将这个过程分为三部分：Doc的理解：现在的候选Doc/Item是各种模态的，比如视频、商品、图片、文本，
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2023-12-20 22:20:01
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语言模型(LM)的作用是估计不同语句在对话中出现的概率，并且LM适用于许多不同的自然语言处理应用程序(NLP)。 例如，聊天机器人的对话系统。在此文中，我们将首先正式定义LM，然后演示如何使用实际数据计算它们。 所有显示的方法在Kaggle notebook中有完整的代码展示。一、语言模型(LM)的定义概率语言建模的目标是计算单词序列的语句出现的概率： &n
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2023-08-14 10:36:44
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snowNLP算法库引入SnowNLP简介snowNLP功能SnowNLP分词snowNLP标注拼音snowNLP提取关键字snowNLP情感分析demo代码实现 引入上回讲到了Jieba和Gensim这两个算法库，都是可以很方便的处理中文文本内容； 今天我们来说道说道SnowNLP这个库SnowNLP简介SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容。 SnowNLP的技
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2023-11-06 12:53:59
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# Electron结合Java离线应用开发
## 引言
随着前端技术的发展，Electron作为一个构建跨平台桌面应用的框架，逐渐被开发者广泛接受。它可以使用JavaScript、HTML和CSS创建应用，并在各大操作系统上运行。将Java与Electron结合，可以使我们在享有Electron便利的同时，利用Java丰富的后端逻辑处理能力。本文将介绍如何使用Electron结合Java实现
目录一、为什么是Transformer？二、什么是Transformer？1、整体框架2、Embedding2.1、字向量：Word embedding2.2、位置编码：Positional Encoding3、Encoder3.1、自注意力机制：Self-Attention3.2、多头自注意力层：Multi-Head Self Attention3.3、连接与归一化：Add & N
目录 1.全连接前馈神经网络（MLP）的应用2.卷积神经网络（CNNs）的应用3.循环和递归神经网络（RNNs）的应用1.全连接前馈神经网络（MLP）的应用大部分情况下，全连接前馈神经网络（MLP）能被用来替代线性学习器。这包括二分类或多分类问题，以及更复杂的结构化预测问题。网络的非线性以及易于整合预训练词嵌入的能力经常带来更高的分类精度。一系列工作通过简单地将句法分析器中的线性模型替换
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2023-10-31 19:12:04
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