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2020年10月14日
图数据库的选择与对比(Neo4j)
摘要: Neo4j是由Java和Scala写成的一个NoSql数据库,专门用于网络图的存储。作为一个图形数据库Neo4j有以下优点: 更快的数据库操作。当然,有一个前提条件,那就是数据量较大,在MySql中存储的话需要许多表,并且表之间联系较多 数据更直观,相应的SQL语句也更好写(Neo4j使用Cyphe
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posted @ 2020-10-14 17:09 鲍鲍tql
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2020年10月5日
pip install ahocorasick报错以及Requirement already satisfied问题
摘要: 在pip install ahocorasick后会出报错,No moudle named 'ahocorasick'的错误 原因是ahocorasick包名改为了pyahocorasick,pip install pyahocorasick即可 在安装过程中我还碰到以下情况‘Requirement
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posted @ 2020-10-05 09:08 鲍鲍tql
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2020年9月26日
从知识图谱到认知图谱: 历史、发展与展望
摘要: 从知识图谱到认知图谱: 历史、发展与展望 知识图谱的研究热点逐渐出现重数量轻结构化的倾向,这与深度学习和联结主义思想的盛行密不可分。认知图谱依据人类认知的双加工理论,动态构建带有上下文信息的知识图谱并进行推理。本文回顾了知识图谱的发展历史指出认知图谱提出的动机并展望其发展前景。 知识图谱是由谷歌(G
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posted @ 2020-09-26 09:25 鲍鲍tql
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2020年8月15日
解决Chrome中Software Reporter Tool占CPU用过高
摘要: Software Reporter Tool Software Reporter Tool是一个Chrome清理工具,用于清理谷歌浏览器中不必要或恶意的扩展,应用程序,劫持开始页面等等。当你安装Chrome时,Software_reporter_tool.exe也j就会被下载在SwReporter文
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posted @ 2020-08-15 11:58 鲍鲍tql
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2020年8月2日
C++标准模板库(STL)简介及应用
摘要: STL标准模板库基本介绍 C++ STL(标准模板库)是惠普实验室开发的一系列软件的统称,是一套功能强大的 C++ 模板类。STL的目的是为了标准化组件,这样就不用重新开发,让后来者可以使用现成的组件,和开源组件有点殊途同归。 STL的版本很多,常见的有HP STL、PJ STL、 SGI STL等
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posted @ 2020-08-02 21:58 鲍鲍tql
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2020年8月1日
Jmeter安装配置及汉化
摘要: 相关介绍 Apache JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具。用于对软件做压力测试,它最初被设计用于Web应用测试,但后来扩展到其他测试领域。 它可以用于测试静态和动态资源,例如静态文件、Java 小服务程序、CGI 脚本、Java 对象、数据库、FTP 服务器等等。JMe
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posted @ 2020-08-01 15:40 鲍鲍tql
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2020年7月21日
基于统计语言模型的文本纠错方法研究
摘要: 基于统计语言模型的文本纠错方法研究 【摘要】利用文本纠错技术来查找数据中的错误信息并纠正,提高信息准确度与质量,如今已成为自然语言处理技术中面临的重要课题。本文中,我们通过抓取大量高质量语料数据并通过基于统计训练生成N-Gram语言模型作为纠错主要方法,同时设计相似匹配算法来辅助提高混淆词纠错效果。
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posted @ 2020-07-21 23:12 鲍鲍tql
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2020年6月23日
【论文笔记】MOOCCube: A Large-scale Data Repository for NLP Applications in MOOCs
摘要: MOOCCube是一个服务于MOOC相关研究的开源大规模数据仓库。和已有类似的教育资源数据库相比它的规模庞大,数据丰富且多样。其中的学生行为记录包括学习时长、学习次数、学习视频的区间等非常完善的学生行为。包含近20万名学生的、总计将近500万人次的视频观看学习的记录。这部分数据其实可以拿来做包括用户
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posted @ 2020-06-23 20:30 鲍鲍tql
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2020年6月21日
操作系统之线程详细笔记
摘要: 在传统的操作系统中,每个进程都有一个地址空间和一个控制线程。事实上,这是大部分进程的定义。不过,在许多情况下,经常存在在同一地址空间中运行多个控制线程的情形,这些线程就像是分离的进程。下面我们就着重探讨一下什么是线程 线程的使用 多线程之间会共享同一块地址空间和所有可用数据的能力,这是进程所不具备的
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posted @ 2020-06-21 22:23 鲍鲍tql
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2020年6月5日
基于深度卷积神经网络的图像风格迁移与神经涂鸦系统的设计与实现
摘要: 基于深度卷积神经网络的图像风格迁移与神经涂鸦系统的设计与实现 【摘要】深度卷积神经网络提取图像特征的机器学习方法目前被应用到各类图像处理问题中,该方法可以很好地识别分析图像,是人工智能领域的一个重要分支。 本文中设计并实现了一款基于卷积神经网络的图像风格迁移系统,可以通过神经表示来分离和重组任意图像
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posted @ 2020-06-05 19:08 鲍鲍tql
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