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如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

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自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。例如，词性标注（POS标注）是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成，该流水线包括上图中所有的前

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我们教师也应该按照专家的解释，理解教材的编写意图，整合资源，实施大单元教学。在具体的操作过程中，可以不妨按照单元导读课、单篇教读课、整合研讨课、学习策略研究课、活动探究课、写作课、单元总结课和评

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原文地址为：js实践篇：例外处理Try{}catch(e){}程序开发中，编程人员经常要面对的是如何编写代码来响应错误事件的发生，即例外处理（exceptionhandlers）。

给定两个字符串s和t，判断它们是否是同构的。如果s中的字符可以按某种映射关系替换得到t，那么这两个字符串是同构的。每个出现的字符都应当映射到另一个字符，同时不改变字符的顺序。

O(n+m)二分图：可以把所有的点划分到两边，使得边只在集合之间，集合内部没有边。二分图当且仅当图中不含奇数环（边数为奇数条）//二分图-染色法#include#includeusingnamespacestd;constintN=100010,M=200010;intn,m;inth[N],e[N],ne[N],idx;intcolor[N];voidadd(inta,intb){e[idx]=

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那我猜想下大家常规的做法：写一个函数，传入结构体的指针，然后在

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GetTableValue：表名，字段名，条件jie=GetTableValue("sk_R","jien","ID='"&ID&"'andde='"&de&"'")

1、先判断，再看是添加还是修改'检查是否有此记录Id=Value("kZ","id","ID='"&ID&"'anduideID='"&ideID&"'andidNum='"&SZ&"'")'=====

Flask-RESTFul之RESTFul的响应处理使用`Resource`类的`get()`,`post()`,`put()`,`delete()`等方法直接返回使用`abort`函数使用`make_response

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