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新科研神器！这回读英文论文真跟读中文没两样了

原文长这样：不仅译文流畅，公式图表也丝毫不乱，原模原样清晰美观不说，各种图注表头该翻译也都能翻译到位。

·2025-03-14 08:44

文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云（景区游客评论情感分析）

本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘，结合数据预处理、情感分类和文本挖掘，分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测，探讨满意度与情感的关系。

请为小H留灯·2025-03-14 08:49

pythonwin怎么用_1.5.1 PythonWin的使用方法

此外，文本编辑器也可作为Python的开发环境，如EditPlus、Vi等。1.5.1PythonWin的使用方法Python

weixin_39551996·2025-03-14 06:04

【GPT入门】第16课 RAG入门

RAG概念RAG通常指检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration），是一种将检索技术与生成式人工智能相结合的技术架构，以下是关于它的详细介绍：核心原理检索：RAG会在大量的文本数据中进行检索

*星星之火*·2025-03-14 06:03

爬虫中一些有用的用法

文本和标签在一个级别下如果文本和a标签在一个级别下比如：#获取a标签后的第一个文本节点text_node=a.xpath('following-sibling::text()[1]')[0].strip

才不是小emo的小杨·2025-03-14 05:24

面试官：Vue中的过滤器了解吗？过滤器的应用场景有哪些？

是输送介质管道上不可缺少的一种装置大白话，就是把一些不必要的东西过滤掉过滤器实质不改变原始数据，只是对数据进行加工处理后返回过滤后的数据再进行调用处理，我们也可以理解其为一个纯函数Vue允许你自定义过滤器，可被用于一些常见的文本格式化

动感超人，·2025-03-14 04:16

自然语言处理：文本聚类

今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本聚类。文本聚类在自然语言处理领域占据着重要地位，它能将大量无序的文本按照内容的相似性自动划分成不同的类别，极大地提高了文本处理和信息提取的效率。

老赵爱学习·2025-03-14 03:14

pta 7-118 N个数求和

题目保证所有分子和分母都在长整型范围内。另外，负数的符号一定出现在分子前面。输出格式：输出上述数字和的最简形式——即将结果写成整数部分分数部分，其中分数部分写成分子/分母，

拿下pta500题·2025-03-14 02:08

HTML常用标签

（一）标题标签-标题标签从到一共只有6级标题文本会加粗从上到下字体逐渐减小（二）段落和换行标签1.我是一个段落标签2.在HTML中，一个段落中的文字会从左到右依次排列，直到浏览器窗口的右端，然后才自动换行

花林似霰f·2025-03-14 01:32

Nature：OpenAI的deep research工具对科研人员有用吗？

科技巨头OpenAI发布了一款名为“深度研究”的付费访问工具，该工具能够将来自数十乃至数百个网站的信息综合成一份数页长的引用报告。

迪娜学姐·2025-03-14 01:31

用Python实现字符串反转

字符串反转代码：#第一种：最简单的切片方法defpythonit():n=input("请输入一段文本：")a=n[::-1]print(a)pythonit()#第二种：列表循环法，利用sort()函数

程序媛了了·2025-03-14 01:30

static关键字

1.含义static的英文本义是静态的，在java语法中，static既可以修饰成员变量又可以修饰成员方法。被static修饰的成员变量叫作静态成员变量，被static修饰的方法叫作静态成员方法。

直面秃头恐惧·2025-03-14 01:59

Windows控制台API基本使用(下)

字体不支持当前代码页十四、填充指定行一、直接输出二、使用API三、使用转义序列十五、DEC线条绘制功能十六、备用和主缓冲区十七、控制台模式(Consolemode)一、获取控制台模式二、设置控制台模式十八、移动控制台上的文本一

生活需要深度·2025-03-14 00:56

美司法部考虑分拆谷歌：美国司法部在谷歌垄断在线搜索市场后，正在考虑的惩罚谷歌选择中，包括将谷歌分拆这种罕见的举措。

诉讼时间：诉讼始于2020年，由美国司法部联合52个州及司法辖区的检察长共同发起。诉讼焦点：主要聚焦于谷歌与设备制造商、无线服务商等签订的独家协议，这些协议使谷歌搜索成为默认选

百态老人·2025-03-13 23:19

Google Filament 渲染引擎(2)-Backend 核心类介绍

GoogleFilament渲染引擎(2)-Backend核心类介绍阅读说明:本文基于filament版本:v1.58.0文本更加阐述Backend内部核心类的关系,示例代码作了非常多的删减和简化文本将以创建纹理为例

力博荣三维可视化·2025-03-13 23:49

电话的正则表达式

‌‌正则表达式是一种强大的文本处理工具，用于匹配、查找、替换或提取字符串中的特定模式‌。它由普通字符和特殊字符（元字符）组成，其中元字符具有特殊含义，用于定义匹配规则。‌

几度泥的菜花·2025-03-13 23:46

Activeloop Deep Lake: AI时代的数据湖解决方案

ActiveloopDeepLake是一种多模态向量存储解决方案，支持嵌入和元数据（如文本、Json、图像、音频、视频等）的存储。

HGWAcsdgvs·2025-03-13 22:15

Deep Lake：人工智能时代的数据湖

Stars数8,458Forks数652主要特点多模态数据支持：支持图像、视频、音频、文本、点云等各种数据类型。张量存储：以深度学习框架友好的张量格式存储数

开源项目精选·2025-03-13 22:43

渗透攻击零基础学习-XXE（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

XXEXXE（PHP5.45之后不解析实体）DTD实体是用于定义引用文本或字符的快捷方式的变量，可内部声明或外部引用。

程序员霸哥·2025-03-13 21:36

二十二、QT记事本

1.项目概述1.1功能介绍支持文本创建，打开，保存，关闭的功能UI样式美化添加打开快捷键，添加保存快捷底部显示行列号及文本字符编码Ctrl加鼠标滚轮支持字体放大缩小1.2界面预览2.3工程概述MainWindows

辰卓·2025-03-13 21:04

m0_65156252·2025-03-13 18:16

纯前端全文检索的两种实现方案：ElasticLunr.js 和 libsearch

纯前端全文检索的两种实现方案：ElasticLunr.js和libsearch在前端开发中，实现全文检索功能可以显著提升用户体验，尤其是在处理大量文本数据时。

传而习乎·2025-03-13 18:12

AWK 入门教程：强大的文本处理工具

AWK是一种强大的文本处理工具，广泛用于Linux/Unix系统中对文本文件或数据流进行操作。它能够基于条件筛选、统计字段、重新排列数据等。

程序员的世界你不懂·2025-03-13 18:39

ubuntu使用apt-get制作OfflinePackage

文本采用的是apt-get的离线包的安装

欧阳子陵·2025-03-13 17:03

AI时代的SaaS架构变革

在内容生成方面，AI可以自动生成文本、图像和视频，极大提高了创作效率。同时，AI在任务规划和编排方面的能力，使得复杂的工作流程得以简化和优化。通过智能算法，系统能够

leijiwen·2025-03-13 16:00

Linux zgrep 命令使用详解

简介zgrep用于在压缩(.gz)文件中搜索模式，就像grep在常规文本文件中所做的那样。它的工作原理是将文件临时解压到内存中，搜索模式并显示匹配的行。

·2025-03-13 15:20

介绍 DotNet 库 - Viyi.Strings

从名字就能看出来，这个库的主要目的是解决对字符串和文本的一些操作。

·2025-03-13 15:16

Vue：其他指令

例如：constvm=newVue({el:"#app",data:{message:"这是一段包含HTML标签的文本"}});在上述代码中，页面显示的将是这是一段包含HT

真der~啊·2025-03-13 13:39

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

设计epoch时需要考虑以下因素：1.1数据集大小小数据集（例如几MB的文本数据）：模型容易过拟合，因此epoch不宜过大（例如10-30）。可以使用早停（earlystoppi

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。

码农三叔·2025-03-13 13:37

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别，以下是对两者的详细比较：一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标：主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成，特别是在要求提供真实人类经验的领域

真不二价825·2025-03-13 13:06

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY

一只小铁柱·2025-03-13 12:04

RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-13 11:22

【学习笔记】Python零基础入门

类型转换函数7.列表8.元组9.字典四、选择和循环控制结构1.if语句2.内联if语句3.for循环4.while循环5.错误提示语句五、函数和模块1.函数参数2.模块引入3.模块创建六、文件处理1.文本文件前两行读取

疯语小咖·2025-03-13 10:42

有哪些好用的AI视频加工创作网站

-网址：https://www.synthesia.io2.Fliki-特点：文本转视频，AI语音配音，内置数百万素材库。-适用：快速将

皮皮虾1234·2025-03-13 10:11

不同学科的论文，AIGC检测时有区别吗？

一、学科特性决定检测难度1、理工科论文专业术语密集、实验步骤固定，在写作过程中很容易形成标准化的表达，这种规律性很强的文本，最容易被AIGC检测工具抓出破绽。

kexiaoya2013·2025-03-13 09:07

论文中自己写的内容会被标红吗？

一、查重系统工作原理查重系统的核心功能是比对文本相似度。它会将你的论文与数据库中的海量文献进行对比，找出重复或高度相似的片段。要注意的是，查重系统并不会区分内容是谁写的，它只能关注文字本身的重复率。

kexiaoya2013·2025-03-13 09:07

c#中使用时间戳转换器

在C#中，时间戳转换器通常用于将时间戳（通常是一个表示自某一特定时间点（如1970年1月1日UTC）以来的毫秒数的长整型值）转换为DateTime对象，或者将DateTime对象转换回时间戳。

A_nanda·2025-03-13 09:34

python中的文件操作

None,newline=None,closefd=True,opener=None)file：表示要打开的文件的路径，也可以是被封装的整数类型文件描述符mode：用于指定文件的打开模式，默认是’r‘（以文本模式打开并且

Mswanga·2025-03-13 09:03

Ubuntu文本编辑器

Ubuntu文档编辑器目录Ubuntu文档编辑器文章目录一、gedit二、nano三、sublime四、vim/vi1.常用命令一、gedit个人常用，类似windows记事本二、nano文本编辑器，功能比

ly_zszcyx·2025-03-13 08:56

整理：4篇论文介绍实时语义分割的未来，Transformer架构下的性能与效率平衡

其中，分割一切模型（SAM）在交互式分割中表现突出，能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而，多数此类研究存在弊端

mslion·2025-03-13 08:25

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer

说明：文本搬运以下文章，略微调整，有需求可参考原文。

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

HTTP的两种常用请求方式GET和POST

HTTP的两种常用请求方式GET和POSTHTTP：HTTP协议（HyperTextTransfer），用于从万维网（WWWW:WorldWideWeb）服务器传输超文本到本地浏览器的传输协议。

fzshuai25·2025-03-13 07:15

分子动力学仿真软件：GROMACS_（5）.力场的选择与应用

力场的基本构成力场通常由以下几部分构成：键长（BondLengths）：描述原子之间的键长。键角（BondAngles）

kkchenjj·2025-03-13 07:15

视频孪生与三维视频融合：重构工业现场的“数字视网膜“

在浙江某精密制造企业的总控中心，30米长的曲面屏上实时跳动着工厂的每个生产细节：机械臂的运动轨迹与数字模型完全同步，质检工位的操作误差被自动标记，AGV小车的行进路径在三维空间中以光带形式可视化呈现。

数字孪生家族·2025-03-13 05:36

使用 Python 爬虫抓取 Wikipedia 页面内容——完整实战教程

本篇博客将带您通过Python爬虫，学习如何抓取Wikipedia页面中的内容，并处理提取的文本

Python爬虫项目·2025-03-13 05:35

详细解释交叉熵损失函数（面试题200合集）

$表示，例如a+b=ca+b=ca+b=c，嵌入在文本中。块级公式使用$$...$$表示，例如：E=mc2E=mc^2E=mc2我将重新整理并严格按照要求格式化之前的回答，同时保持内容清晰简洁。

快撑死的鱼·2025-03-13 05:00

大语言模型（LLM）的微调与应用

一、微调与应用的核心区别目标差异微调（Fine-tuning）：针对预训练模型进行参数调整，使其适应特定任务或领域（如医疗问答、法律文本分析）。

AI Echoes·2025-03-13 03:50

NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程

AI专题精讲·2025-03-13 03:48

19个判定学术写作内容有AI生成痕迹的例子

缺乏情感与语境变化：AI生成的文本通常难以体现出人类写作者在不同段落或情境中可能会有的情感波动或语境的灵活转换。

AIWritePaper官方账号·2025-03-13 02:14

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