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中国高等教育的一大特色就是跟风严重,某个重要人物的一句话,某个热门行业的兴起,都能催生一批新专业。但是任何新专业都是凭空来的,都是建立在已有专业的基础上的,就像热门行业,也不是石头缝里蹦出来的,也是建立在已有行业基础上的。就像人工智能,就是为了适应这个热门行业的发展,硬是“捏造”了一个专业,强行把行业和专业划等号,但凡对人工智能行业有所了解的,都知道工智能行业和人工智能专业是两码事。如果不没有人工
1、下载并安装vscode下载的是一个压缩包,将其解压至一个目录。2、在vscode中安装调试插件右侧栏中点击扩展,输入xdebug,出来的php debug,点击安装。在菜单栏:文件->首选项->配置,右边新增加一行配置:“php.validate.executablePath”: “D:/xampp/php/php.exe”3、验证是否配置成功新建一个文件夹php,文件夹里新建一个
前言有没有愿意合作的?我们一起丰富这个系列文章。这是一个知识协作共享的时代,这本身就不是一个人的战场。前六篇文章的地址: Star:3D MAX自学笔记(一)zhuanlan.zhihu.comStar:3D MAX自学笔记(二)zhuanlan.zhihu.comStar:3D MAX自学笔记(三)zhuanlan.zhihu.comStar:3D MAX自学笔记(四)zhuanlan.
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中国高等教育的一大特色就是跟风严重,某个重要人物的一句话,某个热门行业的兴起,都能催生一批新专业。但是任何新专业都是凭空来的,都是建立在已有专业的基础上的,就像热门行业,也不是石头缝里蹦出来的,也是建立在已有行业基础上的。就像人工智能,就是为了适应这个热门行业的发展,硬是“捏造”了一个专业,强行把行业和专业划等号,但凡对人工智能行业有所了解的,都知道工智能行业和人工智能专业是两码事。如果不没有人工
在这篇文章中,我想描述一种文本分析和可视化技术,它使用一种基本的关键字提取机制,只使用单词计数器从我在http://ericbrown.com [1]博客上创建的文章语料库中查找前3个关键词。为了创建这个语料库,我下载了我所有的博客文章(大约1400篇),并抓取了每篇文章的文本。然后,我使用 nltk 和各种 词干提取/词形还原 技术对文章进行令牌化(也可翻译为:标记解析),计算关键词并选取前3个
基本操作:(1)导入pymysql: import pymysql(2)连接数据库: conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',passwd='root',db='ere',charset='utf8') 务必注意各等号前面的内容!charset参数可避免中文乱码(3)获取操作游标:cur=conn.cursor()(4)执行sql语...
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我有这样的方法:protected long put(String tableName, ContentValues values) {SQLiteDatabase db = (!mInTransaction) ? mHelper.getWritableDatabase() : mDb;long success = db.insert(tableName, null, values);return







