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赵谨言
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标题:基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现内容:1.摘要随着信息时代的发展,文本数据呈爆炸式增长,如何从海量文本中高效挖掘有价值的知识成为重要问题。本文旨在设计并实现一个基于关键词的文本知识挖掘系统。方法上,该系统先对输入的文本进行预处理,包括分词、去除停用词等操作,然后基于关键词匹配算法从文本中提取相关信息,最后将提取的知识进行整理和存储。通过实际测试,该系统能够在平均3秒内对一篇5000
- Blender学习方法与技巧
自动化专业爱好者
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以下是针对Blender零基础用户的学习教程推荐与高效学习方法总结,结合了多个优质资源整理而成,帮助快速入门:一、Blender学习方法与技巧制定学习计划与目标明确短期目标(如掌握基础操作)和长期目标(如独立完成场景建模),建议每天投入2-3小时系统学习。初期以熟悉界面、快捷键和基础工具为主,逐步过渡到建模、材质和渲染的综合应用。高效利用教程资源视频教程优先:视觉化学习更直观,推荐B站、YouTu
- python编程基础与案例集锦,python编程案例教程答案
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大家好,小编来为大家解答以下问题,python编程案例教程航空工业出版社课后答案,python编程案例教程答案航空工业出版社,现在让我们一起来看看吧!1.整理字符串输入整理用户输入的问题在编程过程中极为常见。通常情况下,将字符转换为小写或大写就够了,有时你可以使用正则表达式模块「Regex」完成这项工作python编程代码画樱花。但是如果问题很复杂,可能有更好的方法来解决:user_input="
- 自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊
冰蓝蓝
自然语言处理人工智能
在自然语言处理(NLP)这一蓬勃发展的领域,研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。1.ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)ACL是自然语言处理领域的顶级会议之一,由Associ
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这些内容是我在2022年8月编写的,当时在部门内部进行了分享,主要涉及项目管理知识和个人工作经验总结。最开始我是计划以写书的方式系统整理这些内容,但因种种原因一直搁置。现在我觉得,事情还是越早开始越好,因为不同阶段的工作重心会有变化。若一味拖延,可能错失深入处理细节的机会,而且时间越久,当初的感受和体会也会淡去,相应的观点也可能会有出入。因此,现在就开始着手整理吧。你可能是项目中的开发能手,最佳情
- 第十篇 秒懂SQL集合运算与联结:像逛超市一样学SQL
随缘而动,随遇而安
SQL之道——从入门到精通数据库sql
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- 《java面向对象(2)》<不含基本语法>
java小白板
java开发语言
提示:本笔记基于黑马程序员java教程整理,仅供参考文章目录前言1.继承2.多态2.1对象多态2.2行为对象2.3多态的问题前言本文纯笔记,主要记录了java面向对象的高级方法继承与多态1.继承在创建多个对象类时,它们可能会有很多相似的属性,如姓名,身高,体重等,就会造成代码的重复,所以我们可以采用继承的思想,将它们相同的属性放在同一个父类中,而其它作为子类的都可以继承父类的属性,子类本身就只用定
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在当今电商蓬勃发展的时代,微店作为一个轻量级且功能强大的电商平台,吸引了众多商家和消费者。无论是进行市场调研、数据分析,还是寻找热门商品,获取微店店铺的所有商品信息都是一项极具价值的任务。然而,手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。幸运的是,通过编写Java爬虫程序,我们可以高效地完成这一任务。本文将详细介绍如何利用Java爬虫获取微店店铺的所有商品信息。一、为什么选择Java爬虫?Jav
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以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南,包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源:—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型:HuggingFaceTransformers库(如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2)轻量化方案:微软DeepSpeed或MetaFairScale(降低显存占用)训练框架PyTorchLightning+Acceler
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最近看了一下SpringBoot2的课程,发现好多的注解并不是很了解,只是简单的会用,但是真是发生的作用却不知道,最近花了一些时间把这些注解进行了一下整理,针对不同的层级进行了细致的划分,最近几天会依次给大家更新关于注解的内容,对大家有帮助的话点赞支持一下哦!4.Service层注解@Service注解一般写在业务层的接口实现类上,而不是接口上。4.1@Service@Service:@Servi
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UnrealEngine5.4中动画制作(重点围绕Sequencer与动画编辑器)的核心快捷键大全,按功能分类整理:一、Sequencer(动画序列控制)功能目标快捷键说明新建SequencerCtrl+Alt+S快速创建或打开Sequencer时间轴添加关键帧S为选中属性添加关键帧(需选中属性)删除关键帧Delete移除选中关键帧播放/暂停动画Space从当前播放头位置开始播放逐帧前进/后退→/
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- Python常用国内镜像源(清华、豆瓣、阿里云、中科大)
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#深度学习基础python
使用Python最便捷的就是下载使用各种“包”,然而往往长时间不用就容易忘记,在这里将网上一些资源收集整理,一是方便自己日后使用,二是与诸君共享。一、代码清华大学开源软件镜像站:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云开源镜像站:https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/豆瓣:https://pypi.douban.
- 麒麟系统如何安装Anaconda
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在银河麒麟操作系统(KylinOS)中安装Anaconda的步骤相对简单,以下是基于搜索结果整理的详细安装指南:步骤1:下载Anaconda安装脚本打开浏览器,访问Anaconda官方下载页面。选择适合Linux系统的安装脚本(通常是.sh文件)。银河麒麟系统基于Linux,因此可以选择Linux版本的Anaconda安装脚本。例如,下载最新版本的Anaconda3安装脚本:wgethttps:/
- json 数据格式的转换
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json与对象的互相转换以下为整理内容1前台//将JSON转为字符串varaToStr=JSON.stringify(a);//将字符串转为JSON格式varbToObj=JSON.parse(b);//将字符串转为JSON格式vardataObj=eval("("+data+")");//得到json$.get(url,[data],[callback],"json")2后台第一种:json-l
- IMX6ULL学习整理篇——UBoot的一些基础知识(1.编译流程)
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从0开始的学习ARMv7aIMX6ULL芯片学习UBoot嵌入式软件编译
前言笔者整理了最近刷IMX6ULL的一些学习笔记,这里打算稍微整理一下东西发上来作为作为一个补充正文大部分而言,当我们拿到源码的时候,一般都是——先使用make来生成一份针对我们目标开发板的配置。举个例子,正点原子针对他们的开发板(EMMC作为类似于我们电脑的硬盘,DDR类似我们电脑的内存),使用的就是他们自己配置的mx6ull_14x14_ddr512_emmc_defconfig文件。也就是说
- 【数据分享】1999—2023年地级市地方一般公共预算收支状况数据(科学技术支出/教育支出等)
小鲨鱼-立方数据学社
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在之前的文章中,我们分享过基于2000-2024年《中国城市统计年鉴》整理的1999-2023年地级市的人口相关数据、染物排放和环境治理相关数据、房地产投资情况和商品房销售面积相关指标数据和社会消费品零售总额和年末金融机构存贷款余额(均可查看之前的文章获悉详情)!本次我们分享的是从2000—2024年《中国城市统计年鉴》整理的地级市一般公共预算收支状况!数据年份为1999-2023年,对于数据年份
- DeepSeek 助力 Vue3 开发:打造丝滑的表格(Table)示例3: 行选择
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前言:哈喽,大家好,今天给大家分享一篇文章!并提供具体代码帮助大家深入理解,彻底掌握!创作不易,如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发,欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发:打造丝滑的表格(Table)示例3:行选择前言页面效果指令输入定义属性数据相关样式与布局相关功能相关定义事件其他think组件代码代码测试示例3,整理后主要代码定义组件\src\views\TableView
- 自动语音识别(ASR)模型全览
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以下为截至2024年底主流ASR模型的详细列表,涵盖传统模型、端到端模型、开源框架及商业解决方案,按技术类型分类整理,并标注适用场景:一、传统混合模型(GMM/HMM、DNN/HMM)GMM/HMM公开时间:1980年代参数量:百万级(依赖状态数)特点:基于高斯混合模型(GMM)与隐马尔可夫模型(HMM)结合,需手工对齐音素状态。适用场景:早期电话语音识别(嵌入式设备)、孤立词识别(工业控制终端)
- DeepSeek+元脑企智大模型一体机(培训交流)
互联网之路.
deepseek
互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet获取方式:请用手机点击链接进行保存,会自动赠送1TB内存,若链接生效请及时后台留言,谢谢。链接如下(夸克网盘):夸克网盘分享免责声明:1)所共享的所有内容均来源于网络共享资源,版权归原作者或企业所有,下载的任何资源仅能用于学习和研究目的,请勿用于商业用途,否则后果自负。2)尊重版权,这些资源仅供个人学习和交流使用,请勿用于商业用途。本文档仅做整理。
- 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法
程序员奇奇
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完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前,情感倾向分析的方法主要分为两类:一种是基于情感词典的方法;一种是基于机器学习的方法,如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典,英文的词典有很多,中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典,还有哈工大信息检索研究
- JVM GC四大算法
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JVMGC四大算法文章目录JVMGC四大算法GC四大算法一、引用计数法二、复制算法(COPY)三、标记清除算法(MARK-SWEEP)四、标记整理算法(MARK-COMPACT)五、总结GC四大算法一、引用计数法描述:给每一个对象分配一个计数器,用于记录对象是否被引用,被引用一次,计数进行+1优点:方便直接判断对象是否能够回收缺点:使用计数器需要消耗一定的内存,且每一次计数的修改同样需要消耗内存致
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前言(网络整理):虽然目前没有真正的HDMI2.1的电视机,但是HDMI协会针对HDMI2.1标准做出了临时参数标准和HDMI2.1连接器认证授权,经开博尔技术咨询后得知,开博尔对于HDMI协会当前对HDMI2.1的研产要求均满足,采用定制HDMI2.1认证连接器。HDMI2.0能够实现60FPS的4K图像或30FPS的8K图像。而新的HDMI2.1则可以显示120FPS的4K图像或60FPS的8
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- TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门
大模型八哥
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随着大模型的爆火,投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大(从数十亿参数到千亿参数规模),从而导致大模型的推理成本急剧增加。因此,市面上也出现了很多的推理框架,用于降低模型推理延迟以及提升模型吞吐量。本系列将针对TensorRT-LLM推理进行讲解。本文为该系列第一篇,将简要概述TensorRT-LLM的基本特性。另外,我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github,有需要的朋友自
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for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
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- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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查询id不等于3的数据。
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&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
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weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
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mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
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hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
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2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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1、ajax 提交请求
$.ajax({
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url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
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- mongodb开发环境下的搭建入门
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1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
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var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
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- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
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index.html
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Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
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java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
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