问句解析的过程 一般问句解析需要进行分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、句法分析以及查询问句分类等。这些事情我们从头开始做无非是重复造轮子,傻子才会这么做,人之所以为人是因为会使用工具。网络上有关中文的NLP工具有很多,介绍几个不错的: 第一个要数哈工大的LTP(语言技术平台)了,它可以做中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注等丰富、 高效、精准的自然语言处理技术 第二
Tauri为什么仍未取代Electron? - 余腾靖的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/570795980/answer/2793968459 windows 系统是有自带的浏览器内核?mac 肯定有!linux 好像没有吧?
一共24条SQL,mark 是 a-z 每句SQL查询20条
本文向大家介绍几分钟搞懂c#之FileStream对象读写大文件(推荐),包括了几分钟搞懂c#之FileStream对象读写大文件(推荐)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 还是一样,我先上代码,但是为了你们测试结果和我一样,必须先有准备工作,否则会找不到目录或者文件就没有效果; 既然是读取大文件,那么这个文本必须存在 现在来看目标目录 其实这里的文本文件可以删除,因为我们写入文本数据的时候
本文向大家介绍3kb jQuery代码搞定各种树形选择的实现方法,包括了3kb jQuery代码搞定各种树形选择的实现方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 自制Jquery树形选择插件. 对付各种树形选择(省市,分类..)90行Jquery代码搞定,少说废话直接上插件代码。稍后介绍使用说明。是之前写的一个插件的精简版。 1.Jquery插件代码 2.对付省市选择 3.对付各种让你蛋疼的无限
我们知道有各种各样的应用程序,比如假冒我的GPS等等。但是这些应用程序使用开发者选项来激活模拟位置。检测模拟位置的应用程序通常会检查权限是否打开,并使用以下代码: 使用权限android: name="android.permission.ACCESS_MOCK_LOCATION"/ 我想知道是否有一种方法可以欺骗(更改)位置,而无需更改设备根目录或在Android上激活模拟位置设置。
主要内容:背景介绍,线程池的基本工作原理,线程池高并发场景下问题剖析,线程池高并发场景下性能优化,总结背景介绍 大家好,今天给大家讲一个比较偏硬核技术类的知识,就是 Java 线程池在生产项目中的高并发优化。 可能很多兄弟都听说过 Java 线程池的理论原理,知道他是怎么运作的,但是从来没在项目里玩儿过 Java 线程池,更没在高并发环境下玩儿过 Java 线程池的优化,所以今天我们来一起探讨一下这个 Java 线程池在生产项目中的高并发优化! 线程池的基本工作原理 既然要聊线程池,那最起码大家
一场线下的大会,涉及的环节很多,也有大量信息收集、汇总的需求,如图 1 所示。这篇文章将教你如何使用金数据一个工具完成大会所有的信息处理工作,完成整套流程的高效运转。 图1 线下活动流程 报名信息收集:不耗费一丝人工精力 报名表是金数据的看家本领,除了有姓名电话,日期,图片上传、自动获取的地理位置等 27 个功能齐全的字段,帮你收集一切信息。哪怕你有成千上万的报名信息,表单也可以轻松将它们自动汇总
求以下代码描述的css如何写(移动页面),求教了?
一面(60min) 都是挺基础的问题,发个面经长长人品 自我介绍 1、使用过线程池吗?有什么参数?怎么设置参数?为什么要这样设置?具体场景呢? 2、进程切换具体切换的是什么?线程切换呢? 3、能讲一讲NIO吗?它的非阻塞具体在哪里? 4、了解过AIO吗?讲一讲 5、Netty是用来做什么的?为什么说它高性能?具体讲一下 6、你觉得TCP协议有什么缺陷吗?(应该是一个开放性问题?) 7、Mysql联
本文向大家介绍python 一篇文章搞懂装饰器所有用法(建议收藏),包括了python 一篇文章搞懂装饰器所有用法(建议收藏)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 01. 装饰器语法糖 如果你接触 Python 有一段时间了的话,想必你对 @ 符号一定不陌生了,没错 @ 符号就是装饰器的语法糖。 它放在一个函数开始定义的地方,它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调
本文向大家介绍使用jQuery5分钟快速搞定双色表格的简单实例,包括了使用jQuery5分钟快速搞定双色表格的简单实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 先看看这个使用jQuery做的双色表格的效果: 这个双色表格看上去应该觉得挺专业的,不过它用jQuery实现的确很简单。 第一步:写好css。 第二步:写jQuery页面加载事件: 上面的鼠标悬浮事件采用了jQuery的链式操作,本来是应该
我们有一些ML模型在Azure ML Studio平台上运行(初始拖动) 好消息/坏消息是我们要训练的数据非常小(数据库中有几百条记录)。这是非常不完美的数据,做出了非常不完美的回归预测,所以误差是可以预料的。那很好。对于这个问题,这很好。因为问题是,当我测试这些模型时,预测太完美了。我不明白我做错了什么,但我显然做错了什么。 (在我看来)明显值得怀疑的事情是,要么我在测试数据上进行训练,要么通过
一切都很好!除了我将它混合到中之外,所有集合的方法和其他隐式使用的东西在所有这些对象及其伴随类中现在显示错误,并显示如下消息: 不明确的隐式值:trait保存[T<:reactiveMongo.bson.handlers.bsonWriter[_<:traits.dbo]]=>T类型的方法writer和对象缓冲区[A]=>scala.collection.generic.canBuildFrom[