错误如下：[html] viewplain copy print?$ git clone https://github.com/blah/blah.git  Initialized empty Git repository in /home/arun/.git/  error: gnutls_handshake() failed: 

解决类似/usr/lib64/libstdc++.so.6: version 'GLIBCXX_3.4.19' not found错误运行MonaServer的时候，遇到了下面的报错：./MonaServer: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.19' not found (required by ./MonaServer)

使用python进行股票分析

腾讯股票接口：分时图http://data.gtimg.cn/flashdata/hushen/minute/sz000001.js?maxage=110&0.28163905744440854五天分时图http://data.gtimg.cn/flashdata/hushen/4day/sz/sz000002.js?maxage=43200&visitDstTime=1日khtt

自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：

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N-Gram模型时大词汇连续语音识别中常用的一种语言模型，对中文而言，我们称之为汉语语言模型（CLM, Chinese Language Model）。汉语语言模型利用上下文中相邻词间的搭配信息，在需要把连续无空格的拼音、笔画，或代表字母或笔画的数字，转换成汉字串（即句子）时，可以计算出最大概率的句子，从而实现从到汉字的自动转换，无需用户手动选择，避开了许多汉字对应一个相同的拼音（或笔画串、数字串

基本算法（algorithms）Intel TBB提供的大多数并行算法支持泛型。但是这些受支持的类型必须实现必要的概念方法。并行算法可以嵌套，例如，一个parallel_for的内部可以调用另一个parallel_for。目前版本的TBB（4.0）提供的基本算法如下所示：parallel_forparallel_reduceparallel_scanparallel_do