1.IO模型，首先对Java网络编程的发展流程回顾一下，最开始的TCP/IP服务器，Java原生IO,到后面的BIO,最后是Netty。2.Java 共支持 3 种网络编程模型/IO 模式： BIO、 NIO、 AIO 。Java BIO :(传统阻塞型)， 服务器实现模式为一个连接一个线程， 即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理， 如果这个连接不做任何事情会造成不必要的线程开销
(1)梳理JML语言的理论基础、应用工具链情况关于建模语言ML（Java Modeling Language）直译成中文就是Java建模语言；建模语言是一种描述信息或者数据模型的概念的语言，其目的在于实现模型概念的传递，提供了系统的设计蓝图，在工程上主要是为了以合理的性能价格并在预定的时间内开发出高质量的软件。 从60年代侧重于编码阶段的研究到70年代广泛采用软件工程学的观点，及至
# Python自然语言处理（NLP）简介
随着大数据和人工智能的快速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）变得越来越重要。NLP是指计算机处理和分析人类语言的能力，使得计算机能够理解、解释和生成人类语言。Python作为一种强大的编程语言，有着丰富的NLP库和工具，使得NLP任务变得更加便捷和高效。
## NLP库
在Python中，有一些主要
原创
2024-04-28 06:20:35
30阅读
# Java NLP 句法分析：一种简明的介绍
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个重要领域。其中，句法分析是NLP中的一个关键部分，它涉及将自然语言的句子结构进行解析，从而理解其语法。其中，Java 作为一种广泛使用的编程语言，提供了丰富的工具和库来帮助开发者进行句法分析。
## 什么是句法分析？
句法分析（
如何使用HanLP实现NLP分词
## 导言
在自然语言处理（NLP）中，分词是一个重要的预处理步骤。HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，它提供了丰富的功能来处理中文文本。本文将向您介绍如何使用HanLP来实现NLP分词。
## 整体流程
下面的表格展示了实现NLP分词的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入HanLP库 |
| 2 | 加
原创
2023-12-20 13:11:33
60阅读
5.1线性回归算法模型机器学习人工智能和机器学习之间的关系机器学习是实现人工智能的一种技术手段算法模型概念：特殊对象。该对象内部封装了某种还没有求出解的方程！作用：预测：天气预报分类：将一个未知分类的事务归属到某一种已知的分类中。算法模型对象内部封装的方程的解就是算法模型预测或则分类的结果样本数据样本数据和算法模型之间的关系是什么？模型的训练：需要将样本数据带入到模型对象中，让模型对象的方程求出解
# Java NPL 计算文本相似度
文本相似度计算是自然语言处理（NLP）中的重要任务，它能够帮助我们理解不同文本之间的相似性。今天，我们将使用Java来计算文本的相似度，并通过示例来说明实现过程。
## 什么是文本相似度？
文本相似度是通过某种算法，计算两个文本之间的相似程度。常用的文本相似度计算方法包括：
1. **余弦相似度**：计算两个向量之间的夹角余弦值，值越接近1，表示文本越
原创
2024-09-05 06:13:59
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最近几年卷积神经网络中，激活函数往往不选择sigmoid或tanh函数，而是选择relu函数。Relu函数的定义$$f(x)= max(0,x)$$Relu函数图像如下图所示：CNN示例上图是一个CNN的示意图，一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。你可以构建各种不同的卷积神经网络，它的常用架构模式为：INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M
Simple Sentiment Analysis在第一篇教程中不关心实验结果好坏，只介绍基本概念，是读者对情感分析有初步了解。使用PyTorch和TorchText构建模型用来检测一句话情感（检测句子是持1肯定或0否定态度）本文使用IMDB电影评论数据集。1 - 介绍RNN网络简单介绍输入：一句话（单词序列）X={x1,x2,......xt}该序列依次输入模型（一次输入一个）得到响应隐藏层输出
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2024-04-15 12:24:39
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JAVA8如何妙用Optional解决NPE问题详解 在Java中，null代表一个不存在的对象，如果对它进行操作就会抛出java.lang.NullPointerException异常，下面这篇文章主要给大家介绍了关于JAVA8如何妙用Optional解决NPE问题的相关资料，需要的朋友可以参考下 引言NPE（NullPointerException）是调试程序最常见的异常。
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2023-11-21 20:29:11
63阅读
文章目录前言一、为什么用CNN？二、CNN结构1.Convolution2.Max pooling3.Flatten三、CNN的应用总结 前言本文主要讲解了CNN的架构、整个流程以及为什么会有这样的架构，以及它的应用领域。一、为什么用CNN？CNN（卷积神经网络）常被用于图像处理，那么用我们之前讲过的fully connect feedforward network其实也是可以的，只不过那样的话
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2024-03-27 06:52:40
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NLP的全称是Natuarl Language Processing，中文意思是自然语言处理，是人工智能领域的一个重要方向自然语言处理（NLP）的一个最伟大的方面是跨越多个领域的计算研究，从人工智能到计算语言学的多个计算研究领域都在研究计算机与人类语言之间的相互作用。它主要关注计算机如何准确并快速地处理大量的自然语言语料库。什么是自然语言语料库？它是用现实世界语言表达的语言学习，是从文本和语言与另
jieba词性标注（part of specch)安装：pip install jieba国内源安装更快：pip install jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple先导包：jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。jieba貌似不能处理英文，后面会介绍处理英文
安装下载的python包1 问题描述2 解决方案2.1 常用软件包2.2 自己下载的软件包2.3 说明3 执行过程3.1 执行python setup.py install3.2 执行pip install pyflow3.3 再次执行python setup.py install3.4 安装成功后的效果3.4.1 pycharm里没有错误提示3.4.2 python安装目录出现对应的可执行文件
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2023-08-31 07:23:39
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在开始之前，我们需要安装 NLP 相关的 Python 库： 和 用于数据处理 用于特征工程和评估 和 用于文本预处理 提供预训练的 NLP 模
基于知网语义相似度的中文文本分类研究1.传统的文本处理大部分是根据词频和逆向文档频率将文本表示成向量空间模型，实践证明这种模型确实简单高效并且得到了广泛应用，但这种模型表示缺乏对语义的理解，忽略了词与词之间的语义信息丢失了很多重要的语义信息。1.许多学者虽然将知网引入到向量空间模型中，使用知网的知识库计算文本中词语的相似度，但有着各种各样的缺漏，如：没有考虑词语在文本中所占的比重，没有全面考虑义原
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2023-10-06 20:29:07
165阅读
目的给定一个或多个搜索词，如“高血压 患者”，从已有的若干篇文本中找出最相关的(n篇)文本。理论知识文本检索(text retrieve)的常用策略是：用一个ranking function根据搜索词对所有文本进行排序，选取前n个，就像百度搜索一样。显然，ranking function是决定检索效果最重要的因素，本文选用了在实际应用中效果很好的BM25。BM25其实只用到了一些基础的统计和文本处
## 怎样处理“nested exception is java.sql.SQLException: ORA-06550: line 1, column 30:\nPL”
作为一名经验丰富的开发者，我会帮助那些刚入行的小白解决各种问题。在本文中，我将指导你如何处理"nested exception is java.sql.SQLException: ORA-06550: line 1, colu
原创
2023-08-01 19:42:52
345阅读
Transformer：attention is all you need在序列建模和序列翻译问题中经常使用的网络模型是RNN和LSTM，GRU。RNN处理序列问题时不能并行，将RNN作为解码器时，在第t个时间节点的prediction vector将与在t-1时刻的hidden state有关系，导致计算效率很低。所提出的transformer能够捕捉短时间的局部信息和长时间的单词依赖关系，tr
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2024-04-02 11:00:06
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# 深度学习对NLP的影响
## 介绍
深度学习对自然语言处理（NLP）领域产生了巨大的影响。本篇文章将向你介绍深度学习在NLP中的应用，并指导你如何实现这些应用。下面是整个过程的步骤概览：
步骤 | 操作
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1. 数据预处理 | 清洗和准备文本数据
2. 构建词嵌入 | 将文本转化为向量表示
3. 搭建深度学习模型 | 使用深度学习模型处理NLP任务
4. 模型训练 | 用
原创
2023-07-12 08:19:09
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