语言模型
语言模型的作用之一为消解多音字的问题，在声学模型给出发音序列之后，从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。
目前使用kenlm（https://github.com/kpu/kenlm）训练bi-gram语言模型。bi-gram表示当前时刻的输出概率只与前一个时刻有关。即
P(X{n} | X{n-1},…,X{1}) = P(X{n} | X_{n-1}) 。
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语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为$T$的文本中的词依次为$w_1, w_2, \ldots, w_T$，那么在离散的时间序列中，$w_t$（$1 \leq t \leq T$）可看作在时间步（time step）$t$的输出或标签。给定一个长度为$T$的词的序列$
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Hyperledger Composer包含一个面向对象的建模语言，用于定义业务网络定义的领域模型。 Hyperledger Composer CTO文件由以下元素组成： 一个单一的命名空间。文件中的所有资源声明都隐含在这个命名空间中。 一组资源定义，包括资产、交易、参与者和事件。 从其他命名空间导入资源的可选导入声明。 组织和Hyperledger Composer系统命名空间 你的组织命名
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现在，我们已经有了一个自顶向下的草拟出语法的通用策略，下面我们要专注于一些常用的语言模式。尽管在过去几十年里有大量的语言被发明，但仍然只有较少的基本语言模式需要被处理。这是因为人们趋向于设计遵循自然语言约束的语言，语言也会因为设计者遵循数学上的常用表示法而趋向于相似。甚至在词法级别，语言趋向于重用一些相同的结构，例如标志符、整数、字符串等。这些单词顺序和依赖的约束来源于自然语言，并逐渐演化成为四种
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本节引用了SQLAlchemy 模式元数据 一个描述和检查数据库模式的综合系统。 SQLAlchemy的查询和对象映射操作的核心支持 数据库元数据 ，它由描述表和其他模式级对象的python对象组成。这些对象是三种主要操作类型的核心-发出create和drop语句（称为 DDL ，构造SQL查询，并表示有关数据库中已经存在的结构的信息。 数据库元数据可以通过使用诸如 Table ， Column
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Section Contents 内建函数参考 字母顺序索引 字符串内建函数 数字内建函数 日期内建函数 布尔值内建函数 序列内建函数 哈希表内建函数 结点(对于XML)内建函数 循环变量内建函数 独立类型内建函数 很少使用的和专家级的内建函数 指令参考 Alphabetical index assign attempt, recover compress escape, noescape flu
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接下来，我们会详细描述 Django 内置模板语言的语法 (DTL)，和 Mako、Jinja2 一样，需要掌握其注释、变量、过滤器、标签、控制语句等等的写法，并用实际的案例进行说明。 1. DTL 基础用法 1.1 变量 DTL 中变量的写法为 {{ variable }}， 这和 Jinja2 非常类似。模版引擎碰到模板变量时，会从上下文 context 中获取这个变量的值，然后用该值替换掉它