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一下是源代码package com.arvon.json1.bean;import java.util.ArrayList;import java.util.List;/*** 森林生成的算法*@author Huangwen*@time 2017-1-23*/public class TreeNode {private int id ;priv
Json web token (JWT), 是为了在网络应用环境间传递声明而执行的一种基于JSON的开放标准((RFC 7519).该token被设计为紧凑且安全的,特别适用于分布式站点的单点登录(SSO)场景。JWT的声明一般被用来在身份提供者和服务提供者间传递被认证的用户身份信息,以便于从资源服务器获取资源,也可以增加一些额外的其它业务逻辑所必须的声明信息,该token也可直接被用于认证,也可
是一个开源社区,提供了统一的AI 研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。准备数据集,定义模型,训练,测试;每个部分都提供了相应的工具集⽂字是⼀个抽象的概念,不是计算机擅长处理的数据单元,计算机擅长处理的是数字运算,所以需要把抽象的⽂字转换为数字,让计算机能够做数学运算。为了把抽象的⽂字数字化,需要⼀个字典把⽂字或者词对应到某个数字。⼀个⽰意的字典如下:# 字典:这只是⼀个⽰意的
1.背景介绍在当今的数字时代,人工智能(AI)和机器学习(ML)技术已经成为许多行业的核心驱动力。随着数据的增长和计算能力的提高,机器智能技术的应用范围不断拓展,为各个领域带来了革命性的变革。在职业发展中,机器智能技术尤其重要,因为它可以帮助人们提高社交竞争力,实现更高效的沟通和协作。在本文中,我们将探讨机器智能在职业发展中的重要性,以及如何利用这些技术提高社交竞争力。2.核心概念与联系...
【参与开源】J2EE开源项目JEECG快速开发平台,欢迎广大技术爱好者参与
目前可选的前端框架还是比较多的,有些以前出名的如今已经逐渐淡出我们的视野。有助于提高效率的Web前端开发框架有以下这些:第一、BootstrapBootstrap,来自推特官方提供的一个用于前端开发的开源工具包。由他们的设计师Mark Otto和Jacob Thornton合作开发,是一个CSS/HTML框架。目前广泛被用于我们很多网站、移动端、自适应WEB项目中,应该是目前使用最多的前端框架之一
之前有个粉丝找到我,问有没有什么真正手把手的教SSM框架的视频,说网上找到的大都很复杂或者资料不全。我说不需要整这么麻烦,我自己给你录一套手把手的教程吧。❤️目前教程已经上传到B站了,视频连接在文章底部!❤️首先来介绍一下这个系统,这是一个基于SSM的办公用品领用系统,包含完整的权限配置。下面是登录页面:登录进去后,就是传统的后台管理界面。菜单如下:虽然项目不大,但是五脏俱全。
OpenNLP是一个开源的自然语言处理(NLP)工具包,它提供了许多用于文本处理和分析的Java库和工具。通过使用OpenNLP,您可以实现各种NLP任务,例如分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等等。
ASP.NET MVC5+EF6+EasyUI 后台管理系统(1)-前言与目录(持续更新中...)开发工具:VS2015(2012以上)+SQL2008R2以上数据库 您可以有偿获取一份最新源码联系QQ:729994997 价格666RMB 升级后界面效果如下:日程管理 http://www.cnblogs.com/ymnets
文章目录前言一、outtextxy()输出文字字符二、文字特效1.setbkmode设置文字背景2.settextcolor();设置文字颜色用RGB三原色设置用颜色常量3.settextstyle()设置文字样式大小总结标题最后附上文字动态变色渐变放大输出的代码:前言在前面的一系列文章里已经说了基本图形绘制接下来说一下文字输出。一、outtextxy()输出文字字符在easy.h中我们可以找到该
全屏烟花动画特效,跨年新春烟花漫天效果。无加密,完整可用哦。
GPT代表“生成预训练”(Generative Pre-trained Transformer)。GPT模型是由OpenAI公司开发的一种基于Transformer架构的人工智能语言模型。它在大规模文本数据上进行预训练,学习了丰富的语言知识和语境,并能够执行多种自然语言处理任务。GPT模型的核心思想是在大规模语料库上进行预训练,使其具备对语言的理解和生成能力。它采用Transformer架构,该架
1.背景介绍深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machine, DBM)和神经网络(Neural Networks)都是人工智能领域中的重要算法,它们在处理复杂数据和模式识别方面具有很大的优势。深度玻尔兹曼机是一种生成模型,它可以学习高维数据的概率分布,从而实现自然语言处理、图像识别等任务。神经网络则是一种广泛应用于各种任务的前馈神经网络,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。...
前端Js代码// easyui的datagridAPIvar selected = $('#dg').datagrid('getSelections');if (selected.length <= 0) {return;}$.messager.confirm('确认', '您确认要删除选中条目吗?', function(r) {if (r) {// aja
Easyui是一套基于ArkTS语言开发的轻量、可靠的移动端组件库,它是对OpenAtom OpenHarmony(以下简称“OpenHarmony”) ArkUI进行深度定制的组件框架。我们所有的源码和指导文档都已经开源,如果您对本篇文章内容以及所实现的Demo感兴趣,可以根据本篇文章介绍自行下载easyui组件框架源码(https://gitee.com/openharmony-sig/oho
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支,它涉及到计算机如何理解和生成人类语言。自然语言处理的主要任务包括语音识别、语义分析、情感分析、机器翻译等。随着大数据技术的发展,自然语言处理领域中的数据规模越来越大,传统的算法已经无法满足需求。因此,研究新的算法和模型变得越来越重要。在这篇文章中,我们将讨论函数映射在自然语言处理中的地位。我们将从以下几个方面进行阐述:...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支,旨在让计算机理解、解析和生成人类语言。自然语言处理的主要任务包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。随着大数据、深度学习和人工智能等技术的发展,自然语言处理领域也不断发展壮大。在自然语言处理中,剪枝算法是一种常用的优化方法,用于减少模型的复杂度,提高模型的效率和准确性。剪枝算法通常用于神经网络模型中,其主要...
1.背景介绍电商业务的快速发展和消费者对于更好的购物体验的需求,使得智能客服技术在电商行业中得到了广泛的应用。智能客服可以提供实时的、准确的、个性化的服务,降低了企业的运营成本,提高了客户满意度,从而提升了企业的竞争力。然而,智能客服技术仍然面临着许多挑战,如语音识别的准确率和噪音抑制能力、自然语言理解的准确性和泛滥问题等。为了解决这些问题,我们需要进行更深入的研究和实践,不断优化和完善智...
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。人类智能主要包括学习、理解自然语言、推理、认知、情感、创造等多种能力。在过去的几十年里,人工智能研究者们已经取得了显著的进展,例如在图像识别、语音识别、机器翻译等方面的应用。然而,人工智能仍然远远不如人类,尤其是在沟通和理解自然语言方面。自然语言处理(Natural La...
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。自然语言处理的应用范围广泛,包括机器翻译、语音识别、情感分析、文本摘要、问答系统等。随着数据量的增加和计算能力的提升,机器学习技术在自然语言处理领域取得了显著的进展。机器学习是一种自动学习或者预测的方法,它可以从数据中提取特征,...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的主要任务包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。为了解决这些任务,研究者们提出了许多算法和模型,其中高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是其中之一。GMM是一种概率密度估计模型,它假设数据来自于多个高斯分布的混合,这些高斯分布具有不同..
1.背景介绍语言处理是人工智能领域的一个重要分支,它涉及到自然语言的理解和生成。自然语言包括人类语言和其他生物类的语言。自然语言处理(NLP)的目标是让计算机能够理解和生成人类语言,以及其他生物类的语言。自然语言处理的主要任务包括:1.语音识别:将人类语音转换为文本。2.文本翻译:将一种语言翻译成另一种语言。3.语义理解:将文本转换为计算机可理解的结构。4.语言生成:将计算机可理...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能中的一个分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的主要任务包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。随着数据规模的增加,以及算法的提升,自然语言处理任务的规模也不断扩大,这使得传统的顺序计算方法难以满足需求。因此,并行计算在自然语言处理中的应用变得越来越重要。本文将从以下几个方面进行阐述:背景介绍...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支,其中文本矫正是一个常见的任务。文本矫正的目标是修复错误的文本,使其更加准确和可读性强。这篇文章将详细介绍文本矫正的核心概念、算法原理、实现方法和应用场景。1.1 文本矫正的重要性在现实生活中,我们经常遇到带有错误的文本,例如社交媒体上的朋友圈、短信、电子邮件等。这些错误可能是由于输入错误、语音识别系统的不准确性或者粗心糙口等原...
自然语言处理1.掌握中文分词工具包的使用。2.掌握基于LTP的词性标注的使用。3.掌握基于LTP的命名实体识别的使用。
目录所有图书显示1、创建数据表2、编写实体、数据访问层、业务逻辑层① 实体:② 数据访问层:③业务逻辑层:3、编写Servlet4、postman测试5、编写jsp页面代码① 编写一个查询所有书籍的jsp页面② index页面调用
1.背景介绍自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是人工智能(AI,Artificial Intelligence)领域中的一个重要分支,其主要关注于计算机理解和生成人类语言。自然语言处理涉及到语音识别、语义分析、文本生成、机器翻译等多个方面。随着深度学习(Deep Learning)和神经网络(Neural Networks)技术的发展,自然语言处理在..
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支,研究如何使计算机理解和生成人类语言。自然语言处理的主要任务包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。随着大数据技术的发展,自然语言处理领域中的数据量日益庞大,如何有效地处理和挖掘这些数据成为了关键问题。齐次有序单项式向量空间(Homogeneous Ordered Polynomial Vector Spac...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个分支,它涉及到计算机如何理解和生成人类语言。自然语言处理的主要任务包括语音识别、语义分析、情感分析、机器翻译等。随着数据量的增加,许多自然语言处理任务的解决方案已经转向基于大数据的方法。蒙特卡罗方法是一种随机采样方法,它通过大量随机试验来估计某个数值。这种方法在自然语言处理中得到了广泛应用,尤其是在无监督学习和探索型任务中。在这篇文章中,...
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架,用于实时数据处理和分析。它可以处理大规模数据流,并提供低延迟和高吞吐量。自然语言处理(NLP)是一种计算机科学的分支,旨在让计算机理解和生成人类语言。Flink 可以用于实时自然语言处理,例如实时语音识别、情感分析、实时翻译等。在本文中,我们将讨论 Flink 的实时自然语言处理案例,包括背景、核心概念、算法原理、最...
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域的一个重要分支,其主要目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。自然语言处理涉及到多个领域,包括语言学、计算机科学、心理学、统计学等。自然语言处理的应用非常广泛,例如机器翻译、语音识别、文本摘要、情感分析、问答系统等。在本篇文章中...
1.背景介绍1. 背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学的一个分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。自然语言处理技术广泛应用于语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要等领域。聊天机器人则是利用自然语言处理技术构建的智能对话系统,可以与人类进行自然语言交互。它们广泛应用于客服机器人、个人助手、娱乐机器人等领域。本文将从以下几个方面进行深入探讨:核心概念与联系、核心算法原理...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支,研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的主要任务包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。随着数据量的增加,许多自然语言处理任务需要处理大规模的文本数据,因此,在NLP中,泊松分布(Poisson Distribution)是一个重要的概率模型,它可以用于描述离散随机事件发生的概率分布。泊松分...
1.背景介绍1. 背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学的一个分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。自然语言处理的目标是使计算机能够理解人类语言,并进行有意义的交互。自然语言处理的应用范围广泛,包括机器翻译、语音识别、文本摘要、情感分析等。语言模型(Language Model)是自然语言处理中的一个重要概念,它描述...
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域的一个重要分支,它旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。自然语言是人类交流的主要方式,因此,自然语言处理在很多领域都有广泛的应用,例如机器翻译、语音识别、文本摘要、情感分析等。自然语言处理的研究历史可以追溯到1950年代,当时的...
1.背景介绍模式识别技术(Pattern Recognition)是一门跨学科的研究领域,它涉及到人工智能、计算机视觉、信号处理、统计学、数学等多个领域的知识和方法。模式识别技术的主要目标是识别和分类不同类别的模式,以解决实际问题。在过去的几十年里,模式识别技术已经取得了显著的进展,并被广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理、生物信息学等多个领域。在本文中,我们将从以下几个方面进行讨论...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)和知识图谱(KG)是两个独立的研究领域,它们各自解决了不同类型的问题。自然语言处理主要关注于处理和理解人类语言,如语音识别、机器翻译、情感分析等。而知识图谱则关注于构建和管理大规模的实体关系知识库,以便支持各种知识查询和推理任务。然而,随着数据量的增加和计算能力的提升,越来越多的研究者和企业开始关注将这两个领域融合起来的潜力。这种融合可以为自然语言处理提供...
1.背景介绍机器学习(Machine Learning)已经成为人工智能(Artificial Intelligence)领域的一个重要分支,它可以让计算机从数据中自动学习出模式和规律,从而实现对未知数据的处理和预测。随着机器学习技术的不断发展和进步,它已经广泛地应用于各个领域,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等等。在这篇文章中,我们将探讨机器学习如何影响后端架构(Backe...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支,其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理任务广泛地应用于语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要等领域。随着数据规模的增加,深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著的成果。然而,深度学习任务通常需要大量的标注数据来训练模型,这在实际应用中是非常困难的。半监督学习是一种学习方法,它在有限的标注数据上进行训练,并利用未标注..
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。人类智能包括认知、学习、理解自然语言、推理、认知、情感等多种能力。在过去的几年里,人工智能技术的发展取得了显著的进展,尤其是在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面。然而,情感识别(Emotion Recognition, ER)仍然是一个具有挑战性的领域。情感识别是一种...
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。随着深度学习技术的发展,许多自然语言处理任务的成果取得了显著进展,例如语音识别、机器翻译、文本摘要、情感分析等。然而,这些成果主要依赖于神经网络和大规模数据的利用,而忽略了策略迭代(Strategy Iteration)这一重要的学习方法。策略迭代是一种基于蒙特卡洛方法的学习方法,它通过迭...
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个重要分支,其目标是让计算机能够理解、生成和翻译人类语言。自然语言是人类交流的主要方式,因此自然语言处理在各个领域都有广泛的应用,如机器翻译、语音识别、语义搜索、情感分析、机器人交互等。自然语言处理的核心挑战在于语言的复杂性和不...
1.背景介绍在自然语言处理(NLP)领域,强化学习(Reinforcement Learning,RL)已经成为一种有效的方法,用于解决各种复杂的问题。在本文中,我们将探讨强化学习在自然语言处理中的应用,以及如何将强化学习与自然语言处理结合使用。1. 背景介绍自然语言处理是一种通过计算机程序来处理和理解人类自然语言的分支。自然语言处理的主要任务包括语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要...
1.背景介绍多任务学习(Multitask Learning, MTL)是一种人工智能技术,它涉及到在同一系统中学习多个任务,以便在学习过程中共享信息,从而提高学习效率和提高任务性能。多任务学习是一种有趣的人工智能技术,它可以在许多领域得到应用,例如语音识别、图像分类、机器翻译、自然语言处理等。多任务学习的主要思想是,通过学习多个任务,可以在单个任务中获得更多的信息,从而提高学习效率和性能...
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个重要分支,其目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。自然语言是人类的主要交流方式,因此自然语言处理在各个领域都有广泛的应用,例如机器翻译、语音识别、文本摘要、情感分析等。自然语言处理的发展受到了计算机科学、语言学、心理学、...
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一门研究如何让计算机理解、生成和处理人类自然语言的科学。自然语言处理在很多领域有着广泛的应用,例如机器翻译、语音识别、情感分析、文本摘要、语义搜索等。在这篇文章中,我们将探讨自然语言处理在创意应用领域的应用,包括文本生成、文本摘要、情感分析、语音合成等。2.核心概念与联系在创意应用领域,自然语言...
1.背景介绍1. 背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能的一个分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类自然语言。自然语言是人类交流的主要方式,因此,自然语言处理在各个领域都有广泛的应用,例如机器翻译、语音识别、文本摘要、情感分析等。自然语言处理的核心挑战在于语言的复杂性。自然语言具有晦涩不清的语法、多义性、俚语等特点,使得计算机难...
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