基于深度学习的自然语言处理—

embedding模型有哪些？如何选择合适的embedding模型？行云流水AI笔记 embedding
embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型，常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型：Word2Vec：CBOW（ContinuousBag-of-Words）：通过上下文预测中心词。Skip-Gram：通过中心词预测上下文。GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）：结合了词频统计和Word2Vec的
Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现 LiRuiJie 人工智能 transformer pytorch 深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构，其核心设计思想完全摒弃了循环结构，通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下：以下是其核心组件：1）自注意力机制（Self-Attention）-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式（缩放点积注意力）：-Q：查询矩阵（当前关注点）-K：键矩阵（被比较项）-V：值矩阵（实际
Python爬虫实战：研究TextBlob相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫开发语言 html TextBlob
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网技术的飞速发展，社交媒体已成为人们获取信息和表达观点的重要平台。每天在社交媒体上产生的海量文本数据蕴含着丰富的情感信息和社会舆情，分析这些文本情感倾向，有助于企业了解消费者对产品和服务的评价，政府部门监测社会舆论动态，研究机构探索公众对热点事件的态度。情感分析（SentimentAnalysis）作为自然语言处理的重要分支，旨在通过计算方法识别和提取文本中的主
对话云蝠智能：大模型如何让企业呼叫系统从 “成本中心” 变身 “价值枢纽”？ MARS_AI_ 人工智能自然语言处理信息与通信交互
在人工智能重塑企业服务的浪潮中，云蝠智能（南京星蝠科技有限公司旗下品牌）以深厚的技术积累和行业实践，逐步成长为国内智能外呼领域的标杆企业。其发展路径揭示了技术自主创新与场景深度结合的必然性。一、技术架构：全栈自研奠定领先基础云蝠智能的核心竞争力源于其全链路自研技术体系。该架构覆盖语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、语音合成（TTS）及软交换六大层级，实现从基础设施到操作层的闭环设计。这一分
入选 ICML 2025！哈佛医学院等推出全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型，神经认知结果预测任务上性能提升 15% hyperai
在人工智能技术突飞猛进的当下，大型视觉-语言模型（LVLMs）正以惊人的速度重塑多个领域的认知边界。在自然图像与视频分析领域，这类模型依托先进的神经网络架构、海量标注数据集与强大算力支持，已能精准完成物体识别、场景解析等高阶任务。而在自然语言处理领域，LVLMs通过对TB级文本语料的学习，在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上达到专业级水准，其生成的学术摘要甚至能精准提炼医学文献的核心结论。然而当
合规视角下银行智能客服风险防控 AI 智能服务智能客服人工智能 AIGC 数据库 chatgpt
1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向：我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融，要求：构建金融大数据平台，提升多媒体数据处理能力；创新智能金融产品与服务形态；推广智能客服、监控等技术应用；建立智能风控预警体系。技术支撑：云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮，显著提升了复杂任务处理精度，进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理（NL
GRU与Transformer结合：新一代序列模型 AI大模型应用工坊 gru transformer 深度学习 ai
GRU与Transformer结合：新一代序列模型关键词：GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要：本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。先介绍了GRU和Transformer各自的核心概念及工作原理，然后阐述了二者结合的原因、方式和优势。通过代码实际案例展示了如何搭建结合的模型，还探讨了其在自然语言处理、语音识别等领域的实际应用场景。最后对未
《AI办公类工具PPT系列之七——智谱清言》再见孙悟空_ 【2025 AI工具合集】人工智能 iSlide AI AI智能PPT powerpoint AI PPT PPT
一.简介官网地址为chatglm.cn智谱清言（也被称为ChatGLM）是一款基于大模型技术的人工智能产品，旨在通过其强大的自然语言处理能力，为用户提供高效、智能的交互体验。该产品不仅具备广泛的应用场景，还能够在多个领域内实现深度学习和自我优化。二.功能介绍内容创作：创意写作：帮助用户进行故事、诗歌等文学作品的创作。媒体写作：辅助撰写新闻稿、社交媒体帖子等内容。写作辅助：提供写作建议、结构安排和编
PDF 问答工具对比 - 询问有关 PDF 的任何问题 ComPDFKit pdf PDF AI PDF问答
很好，我研究了面向普通用户、以英语支持为重点的顶级PDF问答AI工具。我将通过准确性、速度、价格、隐私和第三方集成等标准，对基于Web和可下载工具进行比较。最终的文章将包含一个对比表以便更清晰地呈现。顶级PDF问答AI工具借助AI技术的PDF问答工具让您可以上传PDF文件并通过对话方式提问其内容。这些工具无需手动阅读，而是会对文档进行索引，并使用自然语言处理模型从文本中提取答案、摘要或翻译。它们可
Java对接Dify API接口完整指南小侠C deepseek AI Dify Java
Java对接DifyAPI接口完整指南一、DifyAPI简介Dify是一款AI应用开发平台，提供多种自然语言处理能力。通过调用Dify开放API，开发者可以快速集成智能对话、文本生成等功能到自己的Java应用中。二、准备工作获取API密钥登录Dify平台控制台在「API密钥」模块创建新的密钥添加依赖org.apache.httpcomponentshttpclient4.5.13com.faste
借力提示词检索解码与 OpenVINO™ GenAI 全面提升 LLM 推理 OpenVINO 中文社区经验分享
大语言模型（LLM）彻底改变了自然语言处理，推动了聊天机器人、摘要和内容生成等应用的发展。然而，推理效率依然是一个关键挑战，尤其在需要低延迟响应的场景下更为突出。试想你在一家餐厅，经常点同样的菜。服务员不必每次都询问你的订单再传达给厨房，而是直接认出你常点的菜品并立即上菜，这样既缩短了等待时间，也加快了整个服务流程。同样，在文本生成中，模型常常遇到输入提示中的重复模式。与每次都从零开始生成toke
100个AI大模型基础概念（收藏版）程序员鑫港人工智能大模型 ai 开发语言 java 大语言模型 LLM
在人工智能技术快速发展的时代背景下，大模型作为核心驱动力，正深刻改变着各行业的发展模式与应用场景。从自然语言处理到计算机视觉，从智能对话系统到科学研究辅助，大模型展现出强大的通用性和适应性。本文将从基础概念、核心技术、数据处理、训练方法、评估体系、应用场景、伦理安全等多个维度，系统阐述100个AI大模型的关键基础知识，帮助读者全面理解这一前沿技术领域。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料
深度学习应用于情感识别：利用YOLOv8进行AffectNet情感分类 YOLO实战营深度学习 YOLO 分类人工智能目标检测目标跟踪数据挖掘
引言情感识别（EmotionRecognition）是计算机视觉和自然语言处理中的一个重要研究方向，广泛应用于人机交互、智能客服、心理健康监测、视频分析等领域。随着深度学习技术的发展，情感识别取得了显著进展，特别是在面部表情识别方面。面部表情作为人类情感的自然表现之一，能在很大程度上反映个体的情感状态。AffectNet数据集是一个广泛使用的情感识别数据集，它包含了大量带有标注情感标签的面部表情图
AI 销售系统：重塑销售格局的科技利器小柔说科技人工智能科技 java
在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个行业，销售领域也不例外。AI销售系统作为一种融合了先进人工智能技术的创新工具，正逐渐成为企业提升销售效率、优化客户体验、增强市场竞争力的关键因素。一、AI销售系统的概念与核心技术AI销售系统是基于人工智能技术构建的一套综合性销售管理平台，它整合了自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、数据分析、预测建模等多种核心技术。通过这
Unity AR构建维护系统的以AI驱动增强现实知识检索系统 Morpheon unity ar 人工智能
本博客概述了为维护开发的AI驱动增强现实（AR）知识检索系统的开发过程，该系统集成了Unity用于AR、Python服务器用于后端处理，以及ChatGPT用于自然语言处理。该系统允许维护工人通过AR设备（如HoloLens2）查询特定任务的知识（例如，故障排除步骤），并以全息图形式显示上下文感知的响应。Unity账户注册中文账户注册比较困难。它需要额外的验证码验证步骤，有时即使验证成功也不会重定向
使用LangChain与Solar进行文本嵌入 Zbb159 langchain
使用LangChain与Solar进行文本嵌入在处理自然语言处理中，文本嵌入是将文本转换为数字向量的一种技术，它使计算机能够理解和处理文本数据。在这篇文章中，我们将探索如何使用LangChain与Solar进行文本嵌入。技术背景介绍文本嵌入可以用于多种自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析和语义搜索等。Solar是一种简单易用的嵌入服务，提供了强大的推理能力，可以轻松地将文本转换为嵌入向量。核心
医疗大模型深度剖析：腾讯医疗大模型案例，引领智能医疗新时代！
腾讯医疗大模型是混元大模型的医疗版。在DeepSeek爆火之前，腾讯健康已经依据医疗细分场景的具体需求，以腾讯自研的混元大模型，打造出医疗行业大模型。DeepSeek-R1发布后，腾讯健康第一时间完成了混元大模型与DeepSeek的融合。腾讯医疗大模型深度融合医学知识库与自然语言处理技术，旨在为医疗行业提供智能化的辅助解决方案。通过海量医学文献、临床指南、电子病历等专业数据训练，具备强大的医学知识
NLP市场规模将破千千亿，哪些岗位会成为新风口？ duolapig 人工智能
近年来，自然语言处理（NLP）技术在全球范围内掀起了一场“语言革命”。从智能客服到机器翻译，从情感分析到内容生成，NLP正以惊人的速度重塑人类与机器的交互方式。艾媒咨询数据显示，2023年中国NLP市场规模已达660亿元，预计2027年将突破千亿大关。这一数字背后，不仅是技术迭代的加速，更是一场深刻的人才需求变革。在AI大模型浪潮的推动下，新的职业风口正在形成，而这场变革的核心逻辑，是技术与产业融
自然语言处理基础知识入门(三) RNN，LSTM，GRU模型详解这个男人是小帅 NLP自然语言知识梳理入门 rnn 自然语言处理 lstm gru 人工智能神经网络
文章目录前言一、RNN模型1.1RNN的作用1.2RNN基本结构1.3双向循环神经网络1.4深层双向循环神经网络1.5RNN的梯度爆炸和消失问题二、LSTM模型2.1LSTM和RNN的结构对比2.2LSTM模型细节三、GRU模型总结前言在上一章节中，深入探讨了Word2vec模型的两种训练策略以及创新的优化方法，从而得到了优质的词嵌入表示。不仅如此，Word2vec作为一种语言模型，也具备根据上下
RNN、LSTM、GRU详解昔颜1121 人工智能 rnn python
RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域，序列数据（如语音识别、机器翻译、文本生成等）广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据，循环神经网络（RNN,RecurrentNeuralNetwork）及其改进版本——长短时记忆网络（LSTM,LongShort-TermMemory）和门控循环单元（GRU,GatedRecurrentUnit）成为处理时序
小白的进阶之路系列之十六----人工智能从初步到精通pytorch综合运用的讲解第九部分金沙阳人工智能 pytorch python
从零开始学习NLP在这个由三部分组成的系列中，你将构建并训练一个基本的字符级循环神经网络(RNN)来对单词进行分类。你将学习如何从零开始构建循环神经网络NLP的基本数据处理技术如何训练RNN以识别单词的语言来源。从零开始学自然语言处理：使用字符级RNN对名字进行分类我们将构建并训练一个基本的字符级循环神经网络(RNN)来对单词进行分类。展示了如何预处理数据以建模NLP。特别是，这些教程展示了如何以
人工神经网络：架构原理与技术解析 weixin_47233946 架构
##引言在深度学习和人工智能领域，人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）作为模拟人脑认知机制的核心技术，已在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域实现了革命性突破。从AlphaGo击败人类顶尖棋手到ChatGPT的对话生成能力，ANN的进化持续推动技术边界的扩展。本文将深入剖析人工神经网络的核心原理、技术实现与发展趋势。##一、基础概念与数学模型###1.1生物启发
Spring中如何使用AI Mn孟 spring 人工智能 java 后端
Spring是一个用于构建Java应用程序的开源框架，它可以与各种AI技术集成。要在Spring中使用AI，首先需要选择一种AI技术，如机器学习、自然语言处理等。然后可以使用SpringBoot来构建应用程序，并使用相应的AI框架或库来实现AI功能。例如，可以使用TensorFlow或PyTorch来实现机器学习功能，使用NLTK或spaCy来实现自然语言处理功能。此外，还可以使用SpringCl
OpenAI Agents SDK 客户服务应用案例 lyh1344 easyui 前端 javascript
OpenAIAgentsSDK客户服务应用案例OpenAIAgentsSDK可用于构建智能化、自动化的客户服务解决方案。以下是一些典型应用案例及实现方法：智能问答助手通过OpenAIAgentsSDK训练一个基于知识库的问答助手，自动回答客户常见问题。可集成到网站、APP或社交媒体平台，提供24/7服务。支持自然语言处理，准确理解客户意图，提供个性化回复。多轮对话处理利用SDK的上下文保持能力，处
使用GutenbergLoader加载项目Gutenberg电子书 qq_37836323 langchain 人工智能 json
在现代应用中，文档加载器被广泛用于处理和分析各种格式的文本数据。在本文中，我们将重点介绍如何使用GutenbergLoader来加载项目Gutenberg的电子书并将其转换为可供后续处理的文档格式。技术背景介绍项目Gutenberg是一个在线数字图书馆，提供大量的免费电子书资源。为了有效地使用这些电子书，我们通常需要将它们的内容加载到一个可处理的文档格式。这使得后续的数据分析、自然语言处理等任务的
使用Hugging Face的BGE模型进行文本嵌入 lirxx 人工智能 langchain
在文本嵌入领域，BGE（BeijingAcademyofArtificialIntelligenceEmbeddings）模型是开源界的佼佼者。由北京智源人工智能研究院（BAAI）开发，BGE模型以其高效的嵌入性能和开放性获得了广泛的认可。本文将通过HuggingFace平台展示如何使用BGE模型进行文本嵌入。技术背景介绍文本嵌入是将文本数据转换为可计算向量的过程，这在自然语言处理（NLP）中具有
Java企业技术趋势分析：AI驱动下的Spring AI、LangChain4j与RAG系统架构在未来等你 Java场景面试宝典 AI 技术编程 Java Spring
【Java企业技术趋势分析：AI驱动下的SpringAI、LangChain4j与RAG系统架构】开篇在当今快速发展的技术环境中，人工智能（AI）正在以前所未有的速度重塑企业的技术架构和业务流程。Java作为企业级开发的主流语言之一，在AI应用落地方面也迎来了新的机遇和挑战。从自然语言处理（NLP）到机器学习（ML），再到生成式AI（GenerativeAI），Java开发者正在积极拥抱这些新兴技
PyABSA 入门指南：基于深度学习的情感分析工具包是纯一呀 DeepLearning AI NLP 深度学习人工智能 NLP
在自然语言处理（NLP）领域，情感分析（SentimentAnalysis）一直是热门任务之一。而基于方面的情感分析（Aspect-BasedSentimentAnalysis，ABSA），则是更细粒度的分析方式——不仅判断正负情绪，还识别情绪对象（方面）和具体情感极性（如好/差）。什么是PyABSA？PyABSA（PythonAspect-BasedSentimentAnalysis）是一个专为
AI智能时代SEO优化，AISEO-人工智能搜索引擎优化 weixin_ggwwsscc 人工智能搜索引擎 deepseek AI seo
AI驱动的关键词精准匹配与语义理解传统的关键词排名规则主要依赖于关键词的字面匹配，即网站内容中出现的关键词与用户搜索词完全一致或高度相似时，才有可能获得较好的排名。然而，随着AI技术在搜索引擎中的广泛应用，这一局面正在发生深刻改变。如今的搜索引擎借助自然语言处理（NLP）和机器学习算法，能够深入理解用户搜索词背后的语义和意图，实现更精准的内容匹配。AI智能时代SEO优化，AISEO-人工智能搜索引
从CoNLL-U格式文件读取文本的实战指南 yunwu12777 langchain 交互深度学习
在自然语言处理任务中，使用标准化的文本格式能够显著简化数据处理工作。CoNLL-U格式就是这样一种被广泛应用的文本格式，它是CoNLL-X格式的修订版，主要用于句法分析和词法标注任务。技术背景介绍CoNLL-U格式的文件是纯文本文件，采用UTF-8编码，文本内容包括三类行：词行：每个行代表一个词或标记，包含10个字段，用单个制表符分隔。空行：用于表示句子边界。注释行：以哈希符号(#)开头，用于附加
jquery实现的jsonp掉java后台知了ing java jsonp jquery
什么是JSONP？先说说JSONP是怎么产生的：其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
Struts2学习笔记 caoyong struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2 = Struts + Webwork 2、搭建struts2开发环境 a>、到www.apac
SpringMVC学习之后台往前台传值方法满城风雨近重阳 springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView 通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参： ModelAndView mv=new ModelAndView(); mv.setViewName="success
WebService存在的必要性？一炮送你回车库 webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
简单链式调用的实现技术归来朝歌方法调用链式反应编程思想
在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result"); 也可能在HQ
JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
/** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
Javascript模糊查找 | 第一章循环不能不重视。 aijuans Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
狼和羊，该怎么抉择在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
读取android系统的联系人拨号百合不是茶 android sqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢关键代码: 1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
查看端号使用情况征客丶 windows
一、查看端口在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
Spark Streaming简介 NetworkWordCount代码 /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2 spring mvc
1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernate update
地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459 public void synDevNameWithItil() {Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
重置MySQL密码 chenhbc mysql 重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables 3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot
再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论，控制论和信息论偶然看
oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
Python版B树 dieslrae python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
C语言冒泡排序 dcj3sjt126com 算法
代码示例： # include <stdio.h> //冒泡排序 void sort(int * a, int len) { int i, j, t; for (i=0; i<len-1; i++) { for (j=0; j<len-1-i; j++) { if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
自定义导航栏样式 dcj3sjt126com 自定义
-(void)setupAppAppearance { [[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]]; [UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
1.堆 -Xms --初始堆大小 -Xmx --最大堆大小 -Xmn --新生代大小 -Xss --线程栈大小 -XX:PermSize --永久代初始大小 -XX:MaxPermSize --永久代最大值 -XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8 -XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
nginx日志分割 for linux HarborChung nginx linux 脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限复制代码代码如下: chmo
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Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。按照这个思路，我想安装过程如下：安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
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Oracle里的自增字段设置 tomcat_oracle oracle
　大家都知道吧，这很坑，尤其是用惯了mysql里的自增字段设置，结果oracle里面没有的。oh，no 　　我用的是12c版本的，它有一个新特性，可以这样设置自增序列，在创建表是，把id设置为自增序列 create table t ( id 　　　　 number generated by default as identity (start with 1 increment b
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Spring Security（01）——初体验博客分类： spring Security Spring Security入门安全认证首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置

基于深度学习的自然语言处理——介绍

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介绍

自然语言处理的挑战

神经网络与深度学习

自然语言中的深度学习

参考文献

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