在 Linux 中使用配置文件时，有时需要将诸如配置参数之类的文本附加到现有文件中。追加只是意味着将文本添加到文件的末尾或底部。...使用>>运算符附加文本 >>操作者输出重定向到一个文件，如果该文件不存在，则创建，但如果它存在，则输出将在文件的末尾追加。...例如，你可以使用echo 命令将文本附加到文件的末尾 # echo "rumenz.com" >> /root/rumenz.txt 或者，你可以使用 printf命令（不要忘记使用\n字符添加下一行...） # printf "rumenz.com\n" >> /root/rumenz.txt 你还可以使用cat 命令连接一个或多个文件中的文本并将其附加到另一个文件。...使用 tee 命令附加文本 tee command从标准输入复制文本并将其粘贴/写入标准输出和文件。你可以使用它的-a标志将文本附加到文件的末尾。
上个月由于业务需要定制化了一个中文语境下的手机号码识别库YMMNlpUtils DEMO解析 Github地址 现在由于业务需求，又新增了一个语音对话过程中是否存在手机号交换行为意图的识别，所以更新了一个版本...实际拿来用的数据比想象中的要更加混乱，主要是由于我们的用户方言很重且经过了一轮语音转文本的信息转译，所以不少信息丢失，比如： 你等会让我jj#等会儿。是名额的香车翻起来！好，你说6.2。有三，有牛有。...我们认为语音文本中存在手机号为正样本， text training data：基础本文信息 text features：本wiki中整理出来的features P-Learn（全量）：正样本 N-Learn
聊天机器人的一个基本机制是利用文本分类器进行意图识别 。 我们来看一下人工神经网络（ANN）的内部工作原理。 ?...文本分类的方法有三种 ： 模式匹配 ， 传统算法和神经网络 。...https://chatbotslife.com/text-classification-using-algorithms-e4d50dcba45 现在，让我们按以下步骤实现一个用于意图识别的文本分类神经网络...并非所有的文本分类场景都是相同的： 有些场景需要比其他方案更高的置信度。 上面代码中最后的那个分类调用使用show_details参数展示了一些内部的实现细节： ?...现在你有了一个构建聊天机器人的基本工具，它能够处理大量的类 （意图），并适用于对有限或大量的训练数据进行分类。 也很容易在模型中添加一个或多个新的意图。
这节讲一下WPF中的附加属性。 【什么是附加属性】 附加属性我们早就使用过，常见的用于控件定位的Grid.Row,Grid.Column就是附加属性，那这个东西具体是什么意思呢？...那我们在定义学生类时，就不能把这些属性定义进去，为了解决这种在某些环境中才具有特定属性的情况，WPF引入了附加属性，附加属性就是一个对象可以被它外部的环境附加某些属性，而对象本身实际上不具有这样的属性。...【从代码中看附加属性】 附加属性实际上就是个依赖属性，大环境的依赖属性，依赖在其内部的对象上，反过来说就是内部属性被大环境附加上了一个属性，下面来看如何声明一个附加属性： 声明附加属性跟声明依赖属性大同小异...跟依赖属性包装器类似的，附加属性有一对Get，Set方法作为“包装器”，并且从参数上我们可以看到，附加属性只能附加到依赖对象上。...至此，我们可以理解，为什么我们将Grid内部的控件赋上Row和Column值，它就可以将控件渲染到对应的格子中，是因为Grid读取到每个控件的附加属性值，从而知道要把控件放在哪。
意图描述 ：意图是要执行的操作的抽象描述。...处理这些主要属性之外，还有一些辅助属性，您还可以将其包含在意图中： 类别-提供有关要执行的操作的附加信息。...以下是可以使用这些附加参数指定为意向的其他操作的一些示例： ACTION_MAIN与类别CATEGORY_HOME-启动主屏幕。...意图解析 你将使用两种主要的意图形式。...串 ACTION_ATTACH_DATA 用于表示某些数据应该附加到其他地方。 串 ACTION_BATTERY_CHANGED 广播动作：这是一个包含充电状态，电平和其他电池信息的粘性广播。
的伪包装类对象 DbEntityEntry entry = db.Entry(model); //**如果使用 Entry 附加
隐式意图和显式意图： 显式意图：显式意图明确指明了启动活动的上下文和想要启动的目标活动，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。 隐式意图：没有明确指定组件名的Intent为隐式意图。...Android系统会根据隐式意图中设置的动作(action)、类别(category)、数据（URI和数据类型）找到最合适的组件来处理这个意图。...开启自己应用的界面用显式意图，开启其他应用(一般指系统应用)的时候用隐式意图(比如拨打电话)。 显式意图安全一些，隐式意图可以通过匹配intent-filter里面的标签对应来跳转到相应的页面 。...可以配置多个意图过滤器，只要能够完整的匹配任何一个意图过滤器intent-filter，就可以跳转到那个activity 如果intent-filter里面只有和标签...data Intent：一个Intent，它可以将结果数据返回给调用者（各种数据可以附加到Intent“extras”）。
什么是附加属性（attached property ） 附加属性依赖属性的一种特殊形式，常见的Grid.Row，Canvas.Left都是附加属性。...附加属性有什么作用 和依赖属性不同的地方在于，依赖属性是依赖对象本身的属性，附加属性是附加在其他对象身上的属性，通俗来说就是在别的对象内插入自己的属性。...上面提到的Grid.Row，就是Grid将Row属性附加到没有Row属性的其它类中，以便进行布局。 3. 附加属性的使用 附加实行的使用方式和依赖属性十分相似。...在XAML中使用附加属性： 在C#代码中使用附加属性： button.SetValue(Grid.RowProperty, 1); 4....，自定义附加属性的步骤如下 使用 DependencyProperty.RegisterAttached注册附加属性标识符，标示符的名称必须是PropertyName+"Property"，如这个例子中的
Display.com.android.mms/.ui.ComposeMessageActivity 查看短信源代码的清单文件，可以看到，一个activity节点下面可以有多个intent-filter，一个意图过滤器里面可以设置多个...android.intent.category.DEFAULT” 调用Intent对象的setData()方法，参数：Uri对象，例如：Uri.parse(”sms:110”) 因此可以明白前面拨打电话部分的写法了 区别： 显式意图...：同一个应用程序里面，自己激活自己，推荐使用，指定包名类名 隐式意图：不同的应用程序里面，激活别人的程序，或者被别人激活，推荐使用 隐式意图会查询系统里面的所有activity，如果有符合条件的就会直接启动
本文主要研究以下几点： 什么是搜索 搜索评价指标 意图识别 query改写 什么是搜索 一个搜索引擎的技术构建主要包含三大部分： (1) 对query的理解 (2) 对内容(文档)的理解 (.../“千人千面”/搜索建议等 意图识别 是什么 通过分类的办法将句子或者我们常说的query分到相应的意图种类 属于“对query的理解”部分 本质上是一个分类问题 意图识别搜索的一般过程： S1...意图识别的方法 1.词表穷举法/规则解析法 2.基于查询点击日志 – 一般一条搜索日志记录会包括时间-查询串-点击URL记录-在结果中的位置等信息。...2、多意图，查询词为：”水”，是矿泉水，还是女生用的化妆水。 3、数据冷启动。当用户行为数据较少时，很难获取准确的意图。 4、没有固定的评价标准。...pv,ipv,ctr,cvr这种可以量化的指标是对搜索系统总体的评价，具体到用户意图的预测上并没有标准的量化指标。
以及实现创建对象的附加属性定义，使用相同的附加属性定义才能访问相同的附加属性值。...在使用过 WPF 的小伙伴一定对附加属性不陌生，在 WPF 框架中很强大的一个功能就是附加属性，而针对于 WPF 框架外的 dotnet 其实也能做到相同的设计，支持定义对象附加属性 在 dotnet...附加属性可以是某个业务附加都某些对象上的业务属性，这些业务属性仅在此业务中生效 实际的例子如下，假设 人 具有以下属性定义 名字 性别 但是此时银行部门期望给 人 添加一个业务属性，就是银行卡属性。...此时只有拿到相同的 AttachedProperty 对象才能访问对象的相同的附加属性的值 但是使用这些附加属性时需要小心。...垃圾回收的机制，即使是定义局部变量的附加属性，附加到对象的属性的值，最短的存活将会是在附加到的对象被回收之后。
NAS—网络附加存储 关键词：私有化存储、Nas、云盘、群晖、Tailscale、 前言 身处于互联网时代的我们，几乎每时每刻都在与计算机打交道，而软件则作为我们和计算机之间沟通的桥梁，因此可以认为软件的作用是...随后私有化存储方案逐渐走进大众的视线，NAS(Network Attached Storage)中文译为网络附加存储，它是一个抽象的概念，是"通过互联网连接本地存储设备实现网络存储功能"的统称，从这个层面考虑...群晖系统共享文件夹示意图 Window连接群晖主机示意图 从Windows主机向群晖主机传输文件示意图 基于Tailscale实现互联网共享 如果希望在互联网中连接私有NAS存储系统，那么就需要打通互联网与本地...基于tailscale内网Ip从群晖NAS中下载文件示意图 结尾 NAS的实现有很多种，应用场景和玩法也很多，本文仅仅介绍了NAS的概念，希望可以给刚接触Nas的小伙伴们一些启发。
意图体现在编程层面，仍然可以作为设计的导向，是谓“意图导向编程”。这种设计方法实则就是让设计者能够换位思考，站在调用者的角度思考接口。“假如我是调用者，我希望对象提供怎样的接口？”...若能以DSL风格设计接口，设计意图更能如行云流水般呈现。让方法调用变为赏心悦目的类自然语言，仿佛是对领域逻辑的自然描述。 关键在于“导向”，它将意图作为驱动设计的入口。...在Essential Skill for the Agile Development书中，作者定义意图导向编程为：“先假设当前这个对象中，已经有了一个理想方法，它可以准确无误地完成你想做的事情，而不是直接盯着每一点要求来编写代码...一个好的命名可以更加清晰地体现设计意图，从而改进代码的可读性。 不要将程序的可读性简单视为程序设计的小道。认为诸如方法命名、变量定义、语句组织、任务分解等内容，俱是细枝末节，微不足道。...故而，当我们从一个类的名称无法清晰地了解它究竟承担了什么职责，又或者它传达了错误消息时，就说明设计存在坏味道，混淆了设计者想要表达的意图。命名需三思，正如作文，需要字斟句酌，以求文意传神。
使用 .NET 卸载工具 (dotnet-core-uninstall)，可清理系统上的 .NET SDK 和运行时，以便仅保留指定的版本。 可使用选项集合来指...
导读 用户与物品的互动是由各种意图驱动的（例如，准备节日礼物、购买捕鱼设备等）。然而，用户的潜在意图往往是不被观察到/潜在的，因此很难利用这些潜在意图进行序列推荐（SR）。...本文提出了意图对比学习（ICL），通过聚类将潜在意图变量引入SR。其核心思想是从未标记的用户行为序列中学习用户的意图分布函数，并通过考虑学习的意图来优化SR模型，从而改进推荐模型。...本文主要是针对用户的兴趣表征进行聚类，然后以簇中心代表用户意图，根据用户意图和用户兴趣表征构建损失函数，并且结合原有的序列损失函数和对比学习损失函数构建多任务损失函数。 2....E步，进行聚类，得到不同簇反映的用户意图 M步，根据用户意图和兴趣表征，进行损失函数的计算以及参数更新。...3.1 ICL 3.1.1 建模潜在意图 假设用户存在K个意图 \{c_i\}_{i=1}^K ，则优化目标可以改写为下式，通常的RS是不考虑用户意图，直接通过交互序列embedding s_t^u 进行第
清单文件中activity节点的intent-filter节点进行配置 添加动作节点，设置名称android:name=”com.xxx.xx.xx” 添加默认附加选项节点...http” 设置主机名 android:host=”www.baidu.com” 设置数据类型android:mimeType=”vnd.android.cursor.item/haha” 测试一下这个隐式意图的配置
Coze 识别用户意图 本文将通过 LLM 节点、Condition 节点和插件节点构建一个用于识别用户意图的工作流。 效果示例 本文构建的示例工作流概览如下。...本文示例配置如下： 工作流名称：输入 weather_news_workflow 工作流描述：输入 识别用户意图并获取相关信息（仅获取天气、新闻相关） 在工作流的编辑页面，按如下图所示的顺序...**## 分析**分析以下使用 ```括起来的文本：```{{query}}```## 返回- 如果文本与天气有关，则返回1 - 如果文本与新闻有关，则返回2 - 否则返回3输出值：名称 **intent...该参数用于返回用户意图。参数名称 newsItems，**参数值**选择**引用 getToutiaoNews > news**。该参数用于返回新闻内容。
最近刚刚把垃圾文本分类做完，接着又去研究意图识别，可以看做是分类完之后的后续处理，通过这篇文章记录下自己的学习经历。 1：意图识别要做啥？...拿文本进行举例，我们看到有用户给我们一句话：“我想听德云社的相声”，那我们其实可以姑且将其意图归类于影音需求，别看将其归归类是个很简单活，但是这会对很多NLP应用带来很多的提升，比如在我们熟悉的搜索，我们搜索的时候如果涉及到一条信息对应多个分类的时候...2：意图识别的方法 因为意图识别本身也是一个分类问题，其实方法和分类模型的方法大同小异。...常用的有： 1：基于词典模板的规则分类 2：基于过往日志匹配（适用于搜索引擎） 3：基于分类模型进行意图识别 这三种方式基本上是目前比较主流的方法，现在进行意图识别的难点主要是两点，一点是数据来源的匮乏...这次的思路是使用CNN+softmax进行分类，不同于传统的如SVM,决策树等传统的分类方法， CNN对于长文本的分类效果还是不错的，但是在短文本上相较RNN还是有一些差距。
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