问题一：我声明了什么！String s = "Hello world!";许多人都做过这样的事情，但是，我们到底声明了什么？回答通常是：一个String，内容是“Hello world!”。这样模糊的回答通常是概念不清的根源。如果要准确的回答，一半的人大概会回答错误。这个语句声明的是一个指向对象的引用，名为“s”，可以指向类型为String的任何对象，目前指向"Hello world!"这个Str
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2023-10-06 23:39:48
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# 用Java实现问答系统的完整教程
在这一篇文章中，我们将一步步学习如何用Java开发一个简单的问答系统。作为新手，你可能会感到迷茫，但别担心，我们将通过清晰的流程和逐步的指导来帮助你完成这一项目。
## 项目流程
首先，我们来梳理一下实施问答系统的整体流程。以下是流程的表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定需求，设计问答系统的基本功能
一个基本的问答系统主要由管理员，提问者，回答者组成从问答系统基本流程进行入手，开始登录时选择角色进入网站，管理者可以进行系统的管理，用户、问答内容上的管理甚至于更加细节的管理操作。注册的用户主要分为普通用户和专家用户，可以对个人信息进行编辑，同时也可以进行问答操作。游客用户则是可以实现除问答操作外的大部分操作，包括浏览文章，问答查询，问题库浏览，作者查看等等。功能操作完成需求达成后，退出系统。提问
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2023-08-19 17:52:51
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# Java问答系统的设计与实现
在信息爆炸的时代，问答系统不仅可以帮助用户快速找到所需信息，还能够提供智能化的服务。本文将介绍如何使用Java构建一个简单的问答系统，并解决一个实际问题：用户如何得到及时而准确的回答。
## 一、需求分析
首先，我们需要明确这个问答系统的基本需求：
1. 用户能够提交问题。
2. 系统能够存储和管理用户提交的问题与答案。
3. 系统能够检索已有问题，并快速
简述pageContext对象的作用？（至少写出2点）[简答题] [5分] 答案：1.用于得到其它8个隐式对象2.默认直接操作page域中的数据3.可以用它操作其它三个域对象（request,session.application）中的数据4.提供的findAttribute也是后续要学习的EL表达式的实现原理 是否提交附件：否 难易度：3 解析：掌握pageContext对象知识点：JSP 标签
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2024-01-08 19:09:33
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一、项目简介本文基于我们的工程实践项目--设计一个类似知乎问答系统。该问答系统支持提问、回答等基本操作；发布后能够修改和删除回答；回答支持按热度和时间线排序；能够对回答点赞和反对；能够对问答发表评论；展现当前热门问题列表等功能。二、项目架构本项目采用B/S模式架构风格，B/S模式的架构风格是指游览器通过请求和应答的方式访问或者调用服务代码。这里的请求和应答可以是函数调用和返回值，也可以是TCP S
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2020-12-29 22:35:00
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本次智能问答系统设计，分为前台、后台、知识库构建三个主要功能模块，其中前台是为问答操作提供界面，后台实现产品文档录入、知识库管理以及与前台通信、知识库构建根据录入文档实现“QA对”自动化生成。采用前台和后台结合的方式，前台是一个跟用户交互的聊天界面，后台从提供的文档中抽取出尽可能多的QA对，以支持前台app的交互。后台使用从页面查找css结构规则来找问题和采用神经网络训练文档，来更加准确合理的给出
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2023-07-26 20:05:03
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近些年来随着deeplearning时代的到来，一些AI的产品渐渐的走进了普通人的视线，作为一个喜欢追寻新技术的弄潮儿当然少不了对相关技术的关注，当然工作上也有一些应用，今天要介绍的是AI的一个方向智能问答，为什么是智能问答而不是NLP（自然语言处理）呢，我看过自然语言处理的文章很多各种零零碎碎，都是在某一点上讲，让一些非专业人员很难有
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2023-12-06 12:50:51
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目录一、环境准备 1.1、下载apache-jena和apache-jena-fuseki 1.2、配置环境变量 1.3、启动fuseki的web服务二、数据
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2024-05-27 09:50:11
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在现代信息技术的飞速发展下，自然语言处理（NLP）技术的成熟为智能问答平台的构建奠定了基础。从最初的基于规则的问答系统，到如今依靠深度学习驱动的高效模型，NLP 技术的演进推动了智能问答平台的不断创新和进步。
## 背景定位
智能问答平台的技术定位主要集中在自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）和知识图谱的结合上。自20世纪50年代以来，NLP技术经历了几次重大变革，如今的高效模型大多
写在前面:笔者最近学习了python，了解了python的一些用法之后，写了基于SQLite数据库和easygui的知识问答的小程序。程序实现了试题的添加、作答、判断正误、分数统计等简单的业务。个人觉得，此程序逻辑比较简单，适合初学者理解，决定把源码贡献出来，供大家参考学习。个人领悟：笔者写的比较多的是c/c++/java等语言的代码，刚入手python，特别不适应它以缩进作为代码作用域的书写风格
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2023-10-05 16:14:40
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利用phpcms v9的表单向导实现问答咨询功能phpcms v9内容管理系统本身是没有问答模块的，只有表单向导，但表单向导有很大的局限性，通过表单向导，我们只能查看用户提交的信息，不能对用户提交的信息进行回复。例如一些机构的网站需要一个接收用户的提问，并对提问进行回复的功能，仅仅利用表单向导是满足不了这种需求的，但通过下面的方法对表单向导模块进行一些改动就可以实现咨询问答功能了。在phpcms
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2024-05-23 22:27:21
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有了一个text-match模型，给一对句子打分，给出句义一致程度， 注意： 训练数据是问题和问题，不是问题和答案， 问题和问题用lucene筛出，然后标注，然后训练， 预测的时候，也先用lucene筛出候选10-20对，然后过text-match模型打分再rank， 因为如果是问题和答案放到text-match模型里，来了一个要预测的问题，没法用lucene做答案的初筛，lucene基于
原创
2022-07-19 12:13:17
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随着时代的发展，越来越多的人需要帮助，尤其是对一些孤寡老人和婴幼儿，儿童来说因为身体机能的缺陷等因素，更是希望得到更多的人的帮助。更让需要帮助的能够在线求助，为了让想要帮助别人的人能够在线看到别人的需求，我们开发了本次的在线求助系统。 本南天求助系统主要包括求助者管理、施助者管理、专业管理、求助管理、求助处理管理等多个模块。 它帮助南天求助实现了信息化、网络化,通过测试,实现了系统设计目标,相比传
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2024-02-03 08:08:36
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一、Python是一种什么语言?Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的Java语言等，Python是他们其中的一种。而不同的编程语言，干同一件事，编写的代码量，差距也很大。比如完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。
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2023-12-20 15:13:03
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1、一般概括性内容：课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等。 2、课题研究内容：研究目的、方案设计（流程图）、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等。 3、PPT要图文并茂，突出重点，让答辩老师明白哪些是自己独立完成的，页数不要太多，30页左右足够，不要出现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴趣； 4、凡是贴在PPT上的图和公式，要能够自圆其说，没
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2024-03-13 05:24:07
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1、面向对象的特点抽象：抽象是或略一个主题中与当前目标的无关的因素，一边充分考虑有关的内容。抽象并不能解决目标中所有的问题，只能选择其中的一部分，忽略其他的部分。抽象包含两个方面：一是过程抽象；一是数据抽象。继承：继承是一种联接类的层次模型，允许和鼓励类的重用，提供了一种明确的共性的方法。对象的一个新类可以从现有的类中派生，这叫做类的继承。心累继承了原始类的特性，新类称为原始类的派生类或者是子类，
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2023-09-21 09:17:20
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本网上学习和答疑系统系统是运用JSP技术来实现的。其主要功能有：用户管理，查看文件，分类查找，视频播放，课件下载，留言板，教学大纲，授课计划，网站管理等《网上学习和答疑系统》系统特点1、完备的学习功能系统设计的学习功能模块，可分为课程介绍、教学大纲、授课计划、备课教案、课件下载、视频教学、留言板等，操作功能健全而不冗余，简约而无遗漏。2、科学的学习模式系统采用多种学习方式，学生可结合灵活多样的高级
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2023-09-07 15:34:52
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# 基于自然语言处理的问答系统项目方案
## 引言
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）逐渐成为信息检索和人机交互的重要组成部分。问答系统，作为NLP的一个应用领域，可以根据用户提出的问题自动提供相应的答案。本方案旨在设计和实现一个简单的问答系统，主要使用Python及其相关库。
## 项目目标
本项目的目标是构建一个问答系统，支持基于文本的查询设施，能够实现以下功能：
1.
1. 引言我们经常会被外行人问到，现在自然语言处理到底在研究些什么啊？ 也经常会被内行人问到，你是做NLP的吗？你是做哪个方向的？ 正好借ACL的调查问卷，梳理一下NLP现在到底都在研究些什么。2. 熟悉的领域精讲我以我熟悉的领域抛砖引玉，和ChatGPT一起，给大家大致讲解一下目前各个子领域都在研究些什么。2.1 Discourse （篇章）在自然语言处理 (NLP) 领域，篇章分析子领域研究了
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2023-11-08 12:50:40
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