计算机上可以运行多个程序，比如QQ，微信，idea，每个程序就是一个进程（PID），mysql服务器和客户端本质就是一个进程，进程都有唯一id，简称PID。
本篇为第7篇笔记：比较。 一、经典例句 1.1 比较变化 1.2 原级 1.3 比较级 1.4 最高级 二、知识点回顾（对应例句编号） 2.1 比较变化 2.2 原级 2.3 比较级 2.4 最高级
达达前端技术社群：囊括前端Vue、JavaScript、数据结构与算法、实战演练、Node全栈一线技术，紧跟业界发展步伐，一个热爱前端的达达程序员。以下写给程序员的英文学习指南，每天看一遍。
形容词是用来修饰名词的，什么是形容词呢？是用来描述事物或者人的性质和特征的 ，形容词分性质形容词和叙述形容词。
Stanford CoreNLP是使用Java开发的进行自然语言处理的工具。支持多种语言接口，Stanfordcorenlp是它的一个python接口。
表示python的nltk包真的很好用，本来想着自己从字典里面抓数据的，后来师兄建议用nltk包，
ROOT：要处理文本的语句 IP：简单从句 NP：名词短语 VP：动词短语 PU：断句符，通常是句号、问号、感叹号等标点符号 LCP：方位词短语 PP：介词短语 CP：由‘的’构成的表示修饰性关系的短语 DNP：由‘的’构成的表示所属关系的短语 ADVP：副词短语 ADJP：形容词短语 DP：限定词短语 QP：量词短语 NN：常用名词 NR：固有名词 NT：时间名词 PN：代词 VV：动词 VC：是 CC：表示连词 VE：有 VA：表语形容词 AS：内容标记（如：了） VRD：动补复合词 CD: 表示基数词 DT: determiner 表示限定词 EX: existential there 存在句 FW: foreign word 外来词 IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词 JJ: adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词 JJR: adjective, comparative 形容词比较级 JJS: adjective, superlative 形容词最高级 LS: list item marker 列表标识 MD: modal auxiliary 情态助动词 PDT: pre-determiner 前位限定词 POS: genitive marker 所有格标记 PRP: pronoun, personal 人称代词 RB: adverb 副词 RBR: adverb, comparative 副词比较级 RBS: adverb, superlative 副词最高级 RP: particle 小品词 SYM: symbol 符号 TO:”to” as preposition or infinitive marker 作为介词或不定式标记 WDT: WH-determiner WH限定词 WP: WH-pronoun WH代词 WP$: WH-pronoun, possessive WH所有格代词 WRB:Wh-adverb WH副词
最近一个家长退群的故事在某博上了热搜。故事中老师和家长的矛盾由批改作业集中爆发，至于孰是孰非，还是交给吃瓜群众去评价吧，作为一个技术工作者，我突发奇想，是否以后能让机器来辅助老师批改作业呢？这仿佛是个维护世界和平的点子！
云脑科技机器学习训练营第二期，对自然语言处理及词向量模型进行了详细介绍，量子位作为合作媒体为大家带来本期干货分享~ 本期讲师简介 樊向军 云脑科技核心算法工程师，清华大学学士，日本东京大学与美国华盛顿
THULAC 四款python中中文分词的尝试。尝试的有：jieba、SnowNLP（MIT）、pynlpir（大数据搜索挖掘实验室（北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心））、th
我从初中开始基本上就是一个英语很烂的人，数理化再好有什么用，工作了，结果发现数理化都没啥用，最有用的还是当年学的最烂的英语。于是在2011年年底开始了学习英语的课程，在学习的过程中，外教经常会放英剧美剧给我们看，看了以后回答问题，讲解，挺有意思的。印象最深刻的就是Neil给我的Doctor Who还有另外一个外教放的Friends。后来在课程快结束的时候，萌发了一个想法，能不能只看英文字幕来看美剧（当然还有英剧），这样没有中文字幕的话才能在看美剧的过程中联系阅读与听力。但是美剧中很多词汇不懂，一旦句子中出现了两个不懂的词汇，那么这句话基本上就不懂是啥意思了。那么我能不能根据我的实际词汇量，对字幕就行修改，如果是认识的单词，那么就不管，如果是不认识的单词，那么就给出其中文意思，这样能够便于理解整个句子，而且在潜移默化中慢慢的提高词汇量。
之前我们通过程序整理过一份 Python 及编程相关的英语高频词汇表：我们用程序整理出了一份Python英语高频词汇表，拿走不谢！（回复 单词 查看代码及单词本），希望能给同时学习编程和英语的同学一点帮助。
上篇文章说了，mysql有character_Set_client,character_set_collection,character_Set_result来编码解码字符集。字符集有ascii、iso8859、gb2312、gbk、utf-8等。字符集和比较级的介绍。
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的无监督学习：主成分分析（PCA），这一节将主要针对讨论unsupervised learning-word embedding。本文内容涉及机器学习中半监督学习word embedding的若干主要问题:word embedding的含义，prediction-based, language model以及word embedding拓展。话不多说，让我们一起学习这些内容吧 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记01之简介
首先，我们使用已词性标记的英文语料，标记形式如下图。可见词性标记先将文本内容分词(常用HMM隐马模型进行词性标注任务)，然后在每个词后面加入_<词性缩写>来达到标记效果，如The_DT表示标记为冠词的单词The。
上一篇讲到字符、字符集、字符编码，粗略的一笔带过MySQL的编码，本篇想要讲讲字符编码在MySQL数据库中的应用。不仅仅是本篇文章，其他博主的文章也是，多多阅读他人的好文，才可以提升自己的水平。再次借用六一居士写的《卖油翁》来激励大家，多多阅读。
一、经典例句 1. We met a man. The man directed us to the factory. => We met a man and he directed us to the factory. => We met a man who directed us to the factory. 1.1 关系代名词的种类和格 2. I have a friend who likes music very much. 3. The student whose mother died y
上节课我们介绍了基于SnowNLP快速进行评论数据情感分析的方法，本节课老shi将介绍基于情感词典的分析方法。基于情感词典的分析方法是情感挖掘分析方法中的一种，其普遍做法是：首先对文本进行情感词匹配，然后汇总情感词进行评分，最后得到文本的情感倾向。目前使用较多的情感词典主要有两种：一种是BosonNLP情感词典，另一种是知网推出的情感词典。
在英语的学习中，和中文一样，有名词这一说，名词在英语中分为专有名词和普通名词，什么是专有名词呢？如某个人，地方，机构等这些专有的名称，如China，Guangzhou。普通名词为人，动物，抽象名称等，如table,book等。
在前面我们介绍了Stanford CoreNLP， 自然语言处理之命名实体识别-tanfordcorenlp-NER(一)
Fast.io可以自动将云盘文件同步到Fast.io的云中，并使用CloudFlare 和 Akamai进行CDN加速，同时提供直链下载，和Oneindex这类程序相似，不过Fast.io支持多种云盘，无需自行搭建，直接注册后即可使用。
《剑指offer》专题—算法训练day03 接着上一篇我们提到的 斐波那契数列，我们来 简单了解一下 动态规划问题 现阶段我们解决动归问题，只需要了解三个步骤 1.定义状态 2.编写状态转
文 | 陈一斌 MindStore 负责人 现在的小程序，就是个四不像，不像 app，不像公众号，然后大家发现很难想象它到底是什么。 在一张白纸上，试图画上想象力以外的东西，很难。但这时候，如果有一个参照物就会变得简单，即便是四不像，大家也能想到一部分像马，像鹿，像牛，像驴。 所以，当第一天听到「小程序」这个消息时，我就在想，什么是它合适的参照物。 比如说，有什么在小程序之前，就感觉是「运行在微信里面的小应用」呢？ 找来找去，我发现自己每天必看的「微信运动」非常像一个小程序。它不是订阅号，不是服务号，也不
情感分析指的是对新闻报道、商品评论、电影影评等文本信息进行观点提取、主题分析、情感挖掘。情感分析常用于对某一篇新闻报道积极消极分析、淘宝商品评论情感打分、股评情感分析、电影评论情感挖掘。情感分析的内容包括:情感的持有者分析、态度持有者分析、态度类型分析（一系列类型如喜欢（like），讨厌（hate），珍视（value），渴望（desire）等；或着简单的加权极性如积极（positive），消极（negative）和中性（neutral）并可用具体的权重修饰）、态度的范围分析（包含每句话，某一段、或者全文）。因此，情感分析的目的可以分为：初级：文章的整体感情是积极/消极的；进阶：对文章的态度从1-5打分；高级：检测态度的目标，持有者和类型。
自动驾驶系统分为三个层级：感知层，决策层，执行层，快速且准确的感知系统，是自动驾驶技术的关键。
简单的就不说了,今天学链表,在链表中遇到了自己疑惑的事情,后来在网上查二级指针,搜出来一个,才解除了自己的疑惑 下面是对原文的复制,,最后有自己的链表程序--原文链接http://www.jb51.net/article/37516.htm 好久没有用过C/C++的二级指针了，总觉的它就是指针的指针，没什么大不了的，但是今天看到一道面试题，感觉自己对二级指针的理解还是不够深刻。于是，从网上找资料，学习了一番…… 题目是这样的： #include "stdafx.h" #include <iostream>
reference link：http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/48804687
mysql数据库目录，建立mysql数据库和表，会在文件系统下建立同名的目录或者文件，所以mysql取名和文件大小是受文件系统限制的。
世间最远的距离，不是我站在你面前，你不知道我爱你，而是你在137亿光年之外的宇宙边缘，我从未收到过你的消息。
注：product/category路径的/会被替换为product-category 3.在src/views/modules下新建product商品文件夹，然后创建category.vue文件
如图1所示，随着人工智能的发展，图像分割技术已经在交通控制、医疗影像和工业用表识别等多个领域获得了广范的应用。为了让广大开发者可以方便快捷的将图像分割技术应用到自己的业务中，飞桨开发了一整套图像分割模型库，这就是我们接下来要介绍的PaddleSeg。
上周五同事分享了design patterns in networks，里面很多patterns都是做路由器防火墙这样的转发设备之所以高效的精髓所在。「程序人生」的读者多为互联网应用（系统）开发者，对这些design patterns未必了解，所以这篇文章我干脆抽取同事分享内容和互联网系统开发关联较大的patterns，讲讲在互联网项目上的应用场景，借花献佛。 Control plane和data plane分离 这两个概念几乎是networks 101的入门概念。Juniper上世纪末兴起的重要原因之一就
早上正在上班路上，群里客户说，有一张24G的大表，delete删了26小时还没有跑完，目前进程还在跑让帮忙处理下，停止当前进程，并保留对应条件的数据，多余数据删掉。
在 O(n log n) 时间复杂度和常数级空间复杂度下，对链表进行排序。 示例 1: 输入: 4->2->1->3 输出: 1->2->3->4 示例 2: 输入: -1->5->3->4->0 输出: -1->0->3->4->5 解：归并 /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { v
https://leetcode-cn.com/problems/sort-list/description/
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选自Athelas 作者：Dhruv Parthasarathy 机器之心编译 参与：王宇欣、hustcxy、黄小天 卷积神经网络（CNN）的作用远不止分类那么简单！在本文中，我们将看到卷积神经网络（CNN）如何在图像实例分割任务中提升其结果。 自从 Alex Krizhevsky、Geoff Hinton 和 Ilya Sutskever 在 2012 年赢得了 ImageNet 的冠军，卷积神经网络就成为了分割图像的黄金准则。事实上，从那时起，卷积神经网络不断获得完善，并已在 ImageNet 挑战上超
摘要：对于瞬息万变的证券交易市场，即时的行情信息是行情系统的基础。快速获取行情信息可以给市场参与者提供更宽裕的交易决策时间窗口，交易者获取的行情信息延时越低，往往意味着越多的交易机会和越大的决策空间。传统的基于软件的行情信息系统，信息的解析一般经过网络层数据获取、协议层数据解析、应用层数据处理等过程，在操作系统和协议层面，存在毫秒级别的上下文切换和软件处理延时，由于操作系统的进程调度和CPU主频的动态调整机制，这种延时还具备一定的不确定性。为实现纳秒级超低延时行情解析处理，本文针对上海证券交易所的行情发布系统，采用Verilog硬件描述语言，在FPGA加速卡上开发了对行情信息流的以太网，IP和UDP以及FAST协议的硬件解码，设计了支持指令集编程的微指令加速引擎。与传统的基于软件的方法相比，本文提出的专用硬件处理方案延时可降低10倍以上。
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---- 数据结构之链表OJ：： 1.移除链表元素 📷 删除链表中等于给定值val的所有结点 struct ListNode { int val; struct ListNode* next; }; 方法一 struct ListNode* removeElements(struct ListNode* head, int val) { struct ListNode* cur = head, * prev = NULL; while (cur != NULL) { //1.头删 //2
首先需要知道的是程序运行起来的话需要被加载的物理内存中，具体到计算机硬件就是内存条。操作系统启动的时候先把自己加载到物理内存的固定位置（一般为底部），物理内存的其他位置就用来运行用户程序。程序就是一堆指令，程序运行可以简单抽象为把指令加载到内存中，然后 CPU 将指令从内存载入执行。
DNS SRV 是 DNS 记录中一种，用来查询指定服务的地址。与常见的A记录、CNAME 不同的是，SRV中除了记录服务器的地址，还记录了服务的端口，并且可以设置每个服务地址的优先级和权重。RFC-2782 给出DNS SRV的建议标准，它是在2000年的时候提出来的。
本文分为三个等级自顶向下地分析了glibc中内存分配与回收的过程。本文不过度关注细节，因此只是分别从arena层次、bin层次、chunk层次进行图解，而不涉及有关指针的具体操作。
默认情况下，INSERT是要么全有要么全无的事件：要么完全插入行，要么根本不插入行。 IRIS返回一个状态变量SQLCODE，指示插入是成功还是失败。要将行插入到表中，插入操作必须满足所有表、字段名和字段值要求，如下所示。
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package top.buukle.buukle.排序类; public class 排序链表 { //给你链表的头结点 head ，请将其按 升序 排列并返回 排序后的链表 。 // // 进阶： // // // 你可以在 O(n log n) 时间复杂度和常数级空间复杂度下，对链表进行排序吗？ // // // // // 示例 1： // // //输入：head = [4,2,1,3] //输出：[1,2,3,4] // // // 示例 2： // // //输入：head = [
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