ZHO_95
ZHO_95

nltk.download()

在自己电脑上

安装python的nltk包之后，

进入python

import nltk

nltk.download()

然后选择下载所有，下载了四个多小时。。终于下载好了（显示：占用空间3.25 GB (3,495,780,352 字节)）

（之间几度以为他卡了，看了下载地址的文件包占用空间慢慢变大，知道他一直在下载而不是卡了，就一直等到他下载完）

nltk.download()_第1张图片

 

你可能感兴趣的:(自然语言处理,工具安装,python自然语言处理)

  • 使用Amazon Bedrock API调用Anthropic的Claude模型 dwa46a56w4d easyui前端javascriptpython
    在AI模型应用领域，亚马逊的BedrockAPI提供了便捷的方式来访问诸如Anthropic的Claude这样强大的模型。通过AmazonBedrock，开发者可以在云端直接调用Claude进行各种自然语言处理任务。本指南将引导您如何在Python中通过Bedrock来使用Claude模型。技术背景介绍Claude是由Anthropic开发的AI模型，提供强大的自然语言处理能力。通过AmazonB
  • PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石 那年一路北 Pytorch理论+实践深度学习pytorch人工智能
    一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术，在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。而在深度学习的体系中，数据扮演着举足轻重的角色，它是模型训练的基础，如同建筑的基石，决定了模型的性能和泛化能力。PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一，为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集，从深度学习中数据的重要性出发，详细介绍
  • 使用 LangChain 构建多PDF文档聊天应用 jkgSFS langchainpdfeasyuipython
    随着大型语言模型（LLMs）的普及，如何将它们应用于文档处理成为了热门话题之一。本文将通过一个教程，展示如何使用LangChain构建一个能够处理多个PDF文档并与之对话的应用。技术背景介绍LangChain是一个广受欢迎的库，能够帮助开发者轻松地与LLMs和不同的嵌入技术进行整合。它提供了方便的接口和工具，使得复杂的自然语言处理任务变得简单高效。核心原理解析我们将利用LangChain来读取多个
  • 大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果 WeeJot 人工智能人工智能
    目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型（LLMs）已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练，掌握了丰富的语言知识和模式识别能力，从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而，预训练模型的通用性也意味着它
  • ChatGPT 绘图的工作原理
    ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理（NLP）和图像生成的技术，这种综合能力依赖于预训练模型（如GPT-4）和图像生成模型（如DALL-E）之间的紧密协作。ChatGPT本质上是一个大规模的语言模型，但通过与图像生成模型集成，它得以执行基于描述生成图像的任务。接下来，我们将从模型架构、训练方法、推理机制和一些技术挑战等方面，详细讨论ChatGPT进行绘图的工作原理。
  • 深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？ 和老莫一起学AI 人工智能架构自然语言处理产品经理语言模型学习ai
    在人工智能的飞速发展中，智能问答系统（QA系统）逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天，我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构，详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中，整个流程可以大致划分为两大部分：前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心，通过用户的输入、关键词提取、检索和问
  • AI行业高压与人才健康：纪念Felix Hill，并探讨AI代码生成工具的价值 前端
    今天，我们怀着沉痛的心情悼念GoogleDeepMind研究科学家FelixHill，这位杰出的AI学者在41岁的年纪离开了我们。他的离世引发了我们对AI行业高压环境与人才健康问题的深刻反思。Felix生前曾公开表达AI行业前所未有的压力，这促使我们思考如何利用技术，例如AI代码生成器，来改善开发者的工作环境，提升效率，守护人才健康。FelixHill在自然语言处理和人工智能领域取得了令人瞩目的成
  • AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命 前端
    近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而，深度学习先驱杨立昆（YannLeCun）却对现有的AI系统提出了尖锐的批评，他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”，缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考，也为我们探讨AI代码生成工具，以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
  • 未来教育：AI知识库如何重塑学习体验 知识管理知识库知识库软件
    在科技日新月异的今天，教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能（AI）技术的快速发展，特别是AI知识库的广泛应用，正在重塑我们的学习体验，使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育，以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库：教育领域的智能助手AI知识库，作为结合了人工智能技术的知识管理系统，不仅能够存储和处理海量信息，还能通过自然语言处理、机器学习等
  • 2024 年技术盘点与展望：从 AI 辅助到个人成长的多元探索 109702008 杂谈人工智能
    一、引言2024年，技术领域的发展日新月异，我在这片汹涌的浪潮中不断探索与成长。这一年，我不仅见证了人工智能技术的飞速发展，还通过AI辅助创作、AI赋能编程以及参与各类竞赛与课程，实现了个人技术的显著提升与视野的拓展。本文将从总结盘点的角度，回顾我在技术领域的成长历程，并对未来进行展望。二、AI辅助创作：提升写作效率与质量在自然语言处理技术（NLP）的推动下，AI写作工具成为了我的得力助手。这些工
  • AI大模型如何赋能电商行业，引领变革 虞书欣的C 人工智能开发语言
    •个性化推荐：利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，生成个性化的产品推荐列表，提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
  • 17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector 拉达曼迪斯II AIGC学习数据库管理工具AI创业数据库postgresql人工智能机器学习AIGC搜索引擎
    PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统，它已将其功能扩展到传统数据管理之外，通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector？
  • 使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制 二进制独立开发 GenAI与Python非纯粹GenAIpython开发语言人工智能自然语言处理分布式语言模型transformer
    文章目录引言1.大型语言模型（LLM）概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移4.内容控制4.1内容控制的基本原理4.2使用Python实现内容控制5.高级技巧与优化5.1多轮对话生成5.2生成参数优化6.应用场景与未来展望结论引言随着自然语言处理（NLP）技术的快速发
  • ChatGPT详解 Loving_enjoy 实用技巧人工智能自然语言处理
    ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型（NLP），全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer，于2022年11月30日发布。以下是对ChatGPT的详细介绍：###一、技术架构与原理1.**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在
  • 机器学习的介绍 2201_75874206 机器学习人工智能
    目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？如何评估机器学习模型的性能，除了交叉验证、MSE和RMSE外，还有哪些其他重要的指标？在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
  • 【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！ 橙子小哥的代码世界 NLP自然语言理解大模型自然语言处理sklearn深度学习神经网络tensorflow
    《从零样本到少样本学习：一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用！》正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
  • 详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析 wit_@ 人工智能AIGC语言模型ai大数据服务器
    AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展，大模型（LargeAIModels）在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。对于选择和评价AI大模型，不仅需要关注其功能，还要理解其关键指标和性能表现。本文将详细分析AI大模型的主要评价指标，并对国内常见大模型进行具体对比，提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指
  • 知识图谱语义搜索：构建智能化搜索未来 cooldream2009 AI技术知识图谱知识图谱人工智能
    目录前言1.知识图谱语义搜索的基础概念1.1什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术3.知识图谱语义搜索的应用场景3.1智能问答系统3.2个性化推荐3.3专业领域信息检索4.知识图谱语义搜索的未来展望4.1技术挑战4.2应用趋势结语前言随着信息技术的飞速发展，数据量呈现爆炸式增
  • 精确掌控文本分割——利用CharacterTextSplitter轻松拆解长文档 afTFODguAKBF python
    在处理大型文本文件时，尤其是在自然语言处理和文本分析领域，有时候需要将文档分割成较小的段落以便于处理和分析。今天，我们来探讨如何使用langchain-text-splitters库中的CharacterTextSplitter来实现这一目标。引言在本文中，我将介绍如何使用CharacterTextSplitter分割大型文本文档。这种技术对于文本预处理非常重要，能够帮助我们更好地管理和分析文本数
  • 利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南 afTFODguAKBF langchain自然语言处理easyuipython
    #引言在人工智能的浪潮中，自然语言处理（NLP）成为了企业和个人用户的重要工具。Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互，帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。#主要内容##1.Minimax简介Minimax专注于自然语言处理，为企业和个人用户提供高效的语言模型服务。其API能处理多种自然语言任务，例如文
  • 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑 NAR_鱼丸 ChatGPT程序人生
    ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
  • ChatGPT原理及其应用场景 编程小郭 chatgpt人工智能ai
    ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT，全名ChatGenerativePre-trainedTransformer，是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理（NLP）的深厚功底。其工作原理可以从以下几个方面进行解析：GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技
  • Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话（十） 青云交 大数据新视界Java大视界大数据文本分析自然语言处理文本挖掘机器翻译智能对话智能客服java
    亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、本博客的精华专栏：
  • Python调用通义千问qwen2.5模型步骤 我就是全世界 python人工智能
    Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型，它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。Qwen2.5系列模型采用了更先进的算法和优化的模型结构，能够更准确地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。除了基本的文本生成和问答能力，Qwen2.5还支持更多的定制化需求，可以针对不同场景和应用进行扩展和定制，提供更加个性化的服务和解决方案。1.2模型特点Q
  • 从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用 一个正经的AI 服务器vscode运维AI编程
    1.引言(Introduction)欢迎来到本篇技术博客！在本文中，我将引导你一步一步地在阿里云服务器上部署Qwen大模型，并将其集成到Cline插件中。我们将从零开始，详细介绍每个步骤，确保即使是初学者也能轻松上手。近年来，大型语言模型（LLMs）展现出了强大的自然语言处理能力，吸引了越来越多的关注。Qwen系列模型是阿里巴巴开源的一系列强大的大语言模型，具有优秀的性能和广泛的应用场景。Olla
  • 吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用 疯狂小料 aiprompt
    微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域，生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出，同时保护用户的隐私，减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用，解释微调如何提升生成模型的效果，并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型，如GPT系列，通常通过接受一个输入
  • SSCOM串口调试工具安装和使用方法--V5.13.1版本 测试笔记（自看） 嵌入式软件测试嵌入式串口调试工具SSCOM
    安装链接：下载解压后直接双击打开使用使用1、选择端口2、点击【打开串口】3、输入内容点击发送4、上方就会展示发送或接收数据
  • 【LLM】大语言模型（LLMs） 林九生 人工智能语言模型人工智能自然语言处理
    大型语言模型（LLMs）1.什么是大型语言模型？大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理：1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在
  • 全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？ 扫地的小何尚 人工智能
    Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。Transformer模型是当今广泛使用的语言模型（例如asBERT和GPT-3）的支柱。Transformer模型最初针对自然语言处理用例而开发，但因其通用性，现在逐步应用于计算机视觉、药物研发等领域。与此同时，模型大小不断呈指数级增长，现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大，
  • 大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了 大模型零基础教程 语言模型人工智能自然语言处理大模型
    大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
  • 面向对象面向过程 3213213333332132 java
    面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。 面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。 我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
  • Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
      openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122   JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
  • 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
    向前查找和向后查找 1. 向前查找：根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。     对于向前查找，出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。 2. 向后查找：一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
  • BaseDao 171815164 seda
    import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; public class BaseDao { public Conn
  • Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
            这一篇主要介绍与java相关标签的使用         终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。           1
  • [简单]代码片段_电梯数字排列 53873039oycg 代码
           今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下:       import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
  • Hessian原理 云端月影 hessian原理
    Hessian 原理分析 一．      远程通讯协议的基本原理 网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
  • 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
      在多Activity开发中，有可能是自己应用之间的Activity跳转，或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例，而不是产生大量重复的Activity。 这需要为Activity配置特定的加载模式，而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置 Activity有四种加载模式： standard singleTop
  • hibernate几个核心API及其查询分析 antonyup_2006 html.netHibernatexml配置管理
    (一)  org.hibernate.cfg.Configuration类         读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)         Configuration co
  • PL/SQL的流程控制 百合不是茶 oraclePL/SQL编程循环控制
    PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有   流程控制; 分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ; 条件语句 case when 条件 then 结果; 循环语句 loop
  • 强大的Mockito测试框架 bijian1013 mockito单元测试
    一.自动生成Mock类        在需要Mock的属性上标记@Mock注解，然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类  &nbs
  • 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发子程序 */ --子程序目是指被命名的PL/SQL块，这种块可以带有参数，可以在不同应用程序中多次调用 --PL/SQL有两种类型的子程序：过程和函数 --开发过程 --建立过程：不带任何参数 CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time IS BEGIN DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp); E
  • 【EhCache一】EhCache版Hello World bit1129 Hello world
    本篇是EhCache系列的第一篇，总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用，更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍   环境准备 1.新建Maven项目   2.添加EhCache的Maven依赖 <dependency> <groupId>ne
  • 学习EJB3基础知识笔记 白糖_ beanHibernatejbosswebserviceejb
    最近项目进入系统测试阶段，全赖袁大虾领导有力，保持一周零bug记录，这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了，EJB基本的知识也有些了解，在这记录下EJB的部分知识，以供自己以后复习使用。   EJB是sun的服务器端组件模型，最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分，定义了一个用于开发基
  • angular.bootstrap boyitech AngularJSAngularJS APIangular中文api
    angular.bootstrap 描述：     手动初始化angular。     这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次，如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志，并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。   使用方法：     angular .
  • java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数 bylijinnan java
    public class SearchInShiftedArray { /** * 题目：给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数。 * 请在这个特殊数组中找出给定的整数。 * 解答： * 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
  • 天使还是魔鬼？都是我们制造 ducklsl 生活教育情感
    ----------------------------剧透请原谅，有兴趣的朋友可以自己看看电影，互相讨论哦！！！     从厦门回来的动车上，无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然，这几部电影可能会另大家失望，并不是类似小鬼当家的电影，而是关于“坏小孩”的电影！     自己挑了两部先看了看，但是发现看完之后，心里久久不能平
  • [机器智能与生物]研究生物智能的问题 comsci 生物
          我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....       但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
  • 获取Android Device的信息 dai_lm android
    String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT; phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI; phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS; ph
  • 最佳字符串匹配算法（Damerau-Levenshtein距离算法）的Java实现 datamachine java算法字符串匹配
    原文：http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  • 小学5年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com englishword
    long 长的 show 给...看，出示 mouth 口，嘴 write 写   use 用，使用 take 拿，带来 hand 手 clever 聪明的   often 经常 wash 洗 slow 慢的 house 房子   water 水 clean 清洁的 supper 晚餐 out 在外   face 脸，
  • macvim的使用实战 dcj3sjt126com macvim
    macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳   1. 下载macvim https://code.google.com/p/macvim/   2. 了解macvim :h               vim的使用帮助信息 :h macvim  
  • java二分法查找 蕃薯耀 java二分法查找二分法java二分法
    java二分法查找 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二 http:/
  • Spring Cache注解+Memcached hanqunfeng springmemcached
    Spring3.1 Cache注解  依赖jar包： <!-- simple-spring-memcached --> <dependency> <groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId> <artifactId>simple-s
  • apache commons io包快速入门 jackyrong apache commons
    原文参考 http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html   Apache Commons IO 包绝对是好东西，地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/，下面用例子分别介绍：   1）  工具类   2
  • 如何学习编程 lampcy java编程C++c
    首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
  • 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy nannan408 Spring3
    1.前言。    如题。 2.描述。    @DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法，使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数，每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。 @DependsOn({"steelAxe","abc"}) @Comp
  • Spring4+quartz2的配置和代码方式调度 Everyday都不同 代码配置spring4quartz2.x定时任务
    前言：这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多，所以，只好自己去查阅底层API……   quartz定时任务必须搞清楚几个概念： JobDetail——处理类 Trigger——触发器，指定触发时间，必须要有JobDetail属性，即触发对象 Scheduler——调度器，组织处理类和触发器，配置方式一般只需指定触发
  • Hibernate入门 tntxia Hibernate
      前言   使用面向对象的语言和关系型的数据库，开发起来很繁琐，费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM（Object/Relational Mapping）解决方案。   Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中，而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。   如
  • Math类 xiaoxing598 Math
    一、Java中的数字（Math）类是final类，不可继承。 1、常数 PI：double圆周率 E：double自然对数 2、截取（注意方法的返回类型） double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他