从 2000 年开始学习和使用 Mathematica，《Mathematica 演示项目笔记》作者，发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
前言 作者说：上一节中介绍了HTTP报文中的状态码，这一节同样是对报文的补充，介绍的是HTTP首部字段。不过，你如果是第一次见到这个东西，肯定会特别疑惑，什么是HTTP首部？ 《图解HTTP》中的描述是这样的:首部内容为客户端和服务器分别处理请求和响应提供所需要的信息。 好吧，这样说其实我也不是很明白。那么我们来换一种理解方式。这一节，你将会非常愉快的了解到，究竟什么是HTTP首部，这货又是起到了什么样子的作用。 HTTP报文结构 我们还是要从HTTP报文的结构开始说起，通过前面的学习，你肯定已经知
将文本转换成一系列单词的过程，也称文本分析，在 ES 里称为 Analysis。 比如文本【JavaEdge 是最硬核的公众号】，分词结果是【JavaEdge、硬核、公众号】
Tesseract 是一个开源的 OCR（光学字符识别）引擎，最初由惠普实验室开发，后来由 Google 接管并开源。OCR 是一种将图像中的文本转换为可编辑文本的技术，它可以自动识别图像或扫描文档中的文字，并将其转换为数字形式。
本文实际上是一个索引，旨在记录自然语言处理（NLP）领域的新进展，并概述最常见的NLP任务及其相应数据集的新技术。
我的网名叫做「Hsinyan」，如果是作为网名出现的话需要首字母大小。如果作为URL的一部分，应该使用全小写的「hsinyan」。
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中，自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器，拥有非常强大的全文检索能力。 用户完全可以通过搭建一个 Elasticsearch 集群来实现搜索引擎的基本功能。 但是，Elasticsearch 本身并不支持中文分词，但好在他支持编写和安装额外的分词管理插件，而开源的中文分词器 — ik 就非常强大，具有20万以上的常用词库，可以满足一般的常用分词功能。 本文，我们就来介绍如何安装 ik 分词库，如何为 ik 分词库添加自定义词库。
人类经过漫长的历史发展，在世界各地形成了很多不同的语言分支，其中汉藏语系和印欧语系是使用人数最多的两支。英语是印欧语系的代表，而汉语则是汉藏语系的代表。中英文语言的差异十分鲜明，英语以表音（字音）构成，汉语以表义（字形）构成，印欧和汉藏两大语系有很大的区别。
反向输出英文文章的难度在于单词不能有错误的顺序，如果单词都翻过来输出那就没法玩了。很难看得懂了。
题目：编写一个截取字符串的函数，输入为一个字符串和字节数，输出为按字节截取的字符串。但是要保证汉字不被截半个，如“我ABC”4，应该截为“我AB”，输入“我ABC汉DEF”，6，应该输出为“我ABC”而不是“我ABC+汉的半个”。
单词词典的实现一般用B+树，B+树构造的可视化过程网址: B+ Tree Visualization
-欢迎 该项目包含使用使用 IKVM.NET 将 Stanford NLP.jar 软件包重新编译到.NET 中的构建脚本，这些软件经过测试可以有效工作，该工具包的介绍网站是：https://serg
选自斯坦福 机器之心编译 参与：李泽南、Smith 近日，斯坦福大学发布了 Stanford.NLP for .Net，为自然语言处理领域的开发者们提供帮助。顾名思义，它是 Stanford NLP 为.NET 准备的版本。 链接：https://sergey-tihon.github.io/Stanford.NLP.NET/ 该项目包含使用使用 IKVM.NET 将 Stanford NLP.jar 软件包重新编译到.NET 中的构建脚本，这些软件经过测试可以有效工作，该工具包的介绍网站是：https:/
之前已经有过关于小样本语义分割的论文解读，关于如何用 Transformer 思想的分类器进行小样本分割，链接见：https://mp.weixin.qq.com/s/YVg8aupmAxiu5lGTYrhpCg 。本篇是发表在 CVPR 2022 上的 Generalized Few-shot Semantic Segmentation（后文简称 GFS-Seg），既一种泛化的小样本语义分割模型。在看论文的具体内容之前，我们先了解一些前置知识。
不论中英文, 科技文章通常均使用英文半角标点。中文文章的行内公式和两边正文之间要有空格。例如:
IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW
6、\S符号：非空字符 7、\s符号：空字符，只可以匹配一个空格、制表符、回车符、换页符，不可以匹配自己输入的多个空格。 8、\r符号：空格符，与\n、\tab相同
本周，英伟达与微软联合发布了5300亿参数的“威震天-图灵”（Megatron-Turing），成为迄今为止全球最大AI单体模型。
译者 | Arno 来源 | Analytics Vidhya 概览 想开始学习自然语言处理(NLP)吗?如果是，这是完美的第一步。 学习如何进行标识化(tokenization)[1]——这是为构
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
本文介绍了什么是正则表达式，正则表达式的语法，以及如何在各种编程语言中使用正则表达式。同时，还提供了一些示例和技巧，以帮助读者更好地理解和应用正则表达式。
A binary gap within a positive integer N is any maximal sequence of consecutive zeros that is surrounded by ones at both ends in the binary representation of N.
今天刚上班，发现有个人呼我，应答后发现是个老外，随后就用英文聊了以来（觉得自己英文发音还可以）。聊着聊着竟然发现对方也是个程序员。于是我们就说起了java，更巧的是 他告诉我他在Jive 工作，想到香港，让我教他中文。 从网上搜索这里有Bil lynch的一个采访： Matt Tucker and Bill Lynch, founders of Jive software. 我才知道原来，谢谢在英文中的拼音是：shee shee。
案例：翻译小程序 #实现一个翻译小程序 #1 可以查询单词 #2 可以自定义补充单词解释 #3 可以删除某个单词 print('欢迎来到大宝dayday见小词典'.center(30,'-')) orig_dict = {'中文':'chinese','代码':'code','字典':'dict','英语':'english'} query = input('请输入你要查询的中文：') # 判断是否存在 if(orig_dict.get('query')): print(f'你查询的中文:{que
散仙在上篇文章中，介绍过如何使用Pig来进行词频统计，整个流程呢，也是非常简单，只有短短5行代码搞定，这是由于Pig的内置函数TOKENIZE这个UDF封装了单词分割的核心流程，当然，我们的需求是各种各样的，Pig的内置函数，仅仅解决了80%我们常用的功能，如果稍微我有一些特殊的需求，就会发现内置函数解决不了，不过也无需担忧，Pig开放了各个UDF的接口和抽象类，从加载，转换，过滤，存储等等，都有对应的实现接口，只要我们实现或继承它，就非常方便扩展。 本篇呢，散仙会使用Ansj分词器+Pig来统计中文的
相关论文下载：cw2vec: （Learning Chinese Word Embeddings with Stroke n-gram Information） 与2016年facebook提出的论文（Enriching Word Vectors with Subword Information）直通车
JavaScipt输出语句： 1.控制台输出(在浏览器中点击检查，出现的窗口称为控制台窗口) console.log(""); 2.浏览器创客输出 document.write(""); 注意：JavaScript语言中，每条语句结束可以加";"分号，也可以不加";"分号 Java语言中，每条语句的结束必须加";"分号 JavaScript标识符： JavaScript：给变量，常量和函数的命名 Java：给变量，常量，类，方法和包命名 标识符的命名规则： 必须由数字，字母，下划线_和$组成，开头不能是数字。 标识符不能是关键字 注意：JavaScript和Java都采用unicode规则，标识符中的字母，可以是英文的字母，也可以是中文的文字。 标识符的命名规范： 常量的命名：常量的命名字母必须大写，多个单词中间用_分割
关于程序员是否要努力学好英语是个有趣的话题，有些人激进地认为程序员必须要学好英语，真的是这样吗？程序员如何正确地定位英语在计算机中的地位，给出一些个人看法。
第二问这个题吧，我不知道是不是一个搞图像处理的人出的题，如果不是，那我没得说，如果是，那我要问问你，你用的什么牛逼的算法，就给三张图就能标定一个相机内外参。还有网上各种“大佬”，也是标定这，标定那。
---- 1. java 由字母、数字、下划线、$符号组成 不能以数字开头 名称不能使用JAVA中的关键字 坚决不允许出现中文及拼音命名 类名，接口名--大写驼峰 变量名，方法名--小写驼峰 项目名，包名--全部小写 常量名--全部大写 2. 数据库 由英文、数字、下划线组成 多个单词用下划线分割 不能出现关键字 全部小写命名 表名--要有库名前缀，并且单数 字段名--不能重复表的名称 3. URL设计 小写字母和连字符 4. git提交规范 feat: 表达你完成了一个功能 fix: 表达你修复了一个bu
Pwnhub公开赛出了个简单的PHP代码审计题目，考点有两个： 如果说仅为了做出题目拿到flag，这个题目太简单，后台也有数十名选手提交了答案和writeup。但深入研究一下这两个知识点，还是很有意思的。 #0x01 phpjiami 代码分析破解法 这种方法我最佩服了，作者甚至给出了解密脚本，文章如下：http://sec2hack.com/web/phpjiami-decode.html 我自己在出题目之前也进行过分析，但后面并没有耐心写一个完整的脚本出来，所以我十分佩服这个作者。 我们分析phpjia
近端时间在搬砖过程中对es进行了操作，但是对es查询文档不熟悉，所以这两周都在研究es，简略看了《Elasticsearch权威指南》，摸摸鱼又是一天。
新加坡科技设计大学的研究者2018年在论文《Chinese NER Using Lattice LSTM》中提出了新型中文命名实体地识别方法Lattice LSTM。
前言 文本分类任务是一个经久不衰的课题，其应用包括垃圾邮件检测、情感分析等。 传统机器学习的做法是先进行特征工程，构建出特征向量后，再将特征向量输入各种分类模型（贝叶斯、SVM、神经网络等）进行分类。 随着深度学习的发展以及RNN、CNN的陆续出现，特征向量的构建将会由网络自动完成，因此我们只要将文本的向量表示输入到网络中就能够完成自动完成特征的构建与分类过程。 就分类任务而言，CNN比RNN更为合适。CNN目前在图像处理方向应用最为广泛，在文本处理上也有一些的应用。本文将参考 Denny Brit
作者：肖智博 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/19630762 点击阅读原文可进入超链接。 收集数据 数据集。如果是已经被人做成数据集了，这就省去了很多麻烦事 抓取。这个是 Python 做得最好的事情，优秀的包有很多，比如 scrapy，beautifulsoup等等。 预处理（对这里的高质量讨论结果的修改，下面的顺序仅限英文） 去掉抓来的数据中不需要的部分，比如 HTML TAG，只保留文本。结合 beautifulsoup 和正则表达式就可以了。pattern.w
这一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案。Bert-WWM，MacBert，ChineseBert主要从3个方向在预训练中补充中文文本的信息：词粒度信息，中文笔画信息，拼音信息。与其说是推荐帖，可能更多需要客观看待以下'中文'改良的在实际应用中的效果~
利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。
自BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer）[1]出现后，NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理，以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。
win10、win11 我电脑，属性与之前win7不同了，我希望打开之前的属性打不开了
双十一买了台新的笔记本，需要重新安装下Java，这里记录下安装的过程，毕竟万事开头难，就算是老手也不一定能一次就把Java安装成功。
进行nlp任务都需要进行Tokenize，Tokenize可以理解为是把长句子拆分成有”意义"的小部件，这里的有"意义"是指最终能够使得计算机理解。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。
Spring Boot 是一款 Java 平台的开源框架，它基于 Spring4.0 设计，其设计目的是用来简化新 Spring 应用的初始搭建以及开发过程。
打算绘制中文词云图？那你得先学会如何做中文文本分词。跟着我们的教程，一步步用Python来动手实践吧。
欢迎浏览，小编为你提供的一篇关于英文毕业论文提纲的毕业论文提纲！1 Introduction 1.1 Significance of the research 1.2 Organization of the thesis 2 Literature Review 2.1 Researches on monolingual mental lexicon 2.1….
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