01 2021 档案
摘要：参考:https://blog.csdn.net/qq_36401567/article/details/105472240 无法打开 源 文件 “ui_QtGuiApplicationx.h” 新建一个QT项目时显示无法打开源 文件 “ui_QtGuiApplicationx.h”（如图一所示），
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摘要：参考:https://blog.csdn.net/qq_42588070/article/details/102012405 参考:https://xiaoneng.blog.csdn.net/article/details/103205882 参考: https://blog.csdn.net/w
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摘要：前提:搭建的是64位环境, 64位环境要求如下面的图片所示: 所出现的错误如下面图片所说: 找不到Qt安装目录下的\bin\qmake.exe 我的Qt安装目录下\bin\qmake.exe存在. 解决办法: 1. 将F:\Qt5.14.2\5.14.2\msvc2017_64加到Qt Option
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摘要：如题目所示：在图片中的“C:\WINDOWS\System32\ "找不到这几个dll文件。 解决方法： 找到mongo-c-diver和mongo-cxx-diver两个文件下的bin目录 在mongo-c-diver下找到bson-1.0.dll和mongoc-1.0.dll两个文件，在mong
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摘要：借鉴：https://blog.csdn.net/qq_36163982/article/details/98515472 借鉴：https://blog.csdn.net/qq_36401567/article/details/105472240 借鉴：https://blog.csdn.net/
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摘要：Linux环境配置 Linux系统的Ubuntu16.04 HTK我是在Linux上跑的，在windows配置了半天没有配置好，头晕脑涨，不得已转战Linux，也感受到了Linux的简洁快速，没有花里胡哨的东西，只是学识尚浅，对Linux没有深入学习，调试过程中也出现了一些问题，都在这记录下来，以备
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摘要：1 #加法平滑技术(加1) 2 def additive_smoothing(data): 3 global sentence, d, probability_key_value 4 probability = 1 # 存储句子概率的中间变量。 5 output = data.split() 6 o
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摘要：参考书籍：《统计自然语言处理》 宗成庆 一、问题的提出 平滑技术就是用来解决句子中出现零概率的问题，“平滑”处理的基本思想是“劫富济贫”，即提高低概率(零概率)，降低高概率，尽量使概率的分布趋于实际水平。 二、几种数据平滑技术 1.加法平滑技术 是实际应用中最简单的一种平滑技术，上世纪前半叶由Lid
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摘要：主要总结的内容：n元语法的基本概念 训练语料：用于构建语言模型的文本。(对于n元语法模型，使用的训练语料的规模一般要有几百万个词） 对于n>2的n元语法模型，条件概率中要考虑前面的n-1个词的概率。 （1-1） 句子S中包含L个基元(“基元”可以是字、词、短语等，在这里是“词”), 句子S=W1*W
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摘要：一、题目要求 二、实验数据集 https://github.com/liweikuan123/-.git 三、python代码 function.py(对语料进行处理，生成用于构建二元语言模型和模拟输入法的中间文件） 1 import re 2 import jsonlines 3 4 5 # 训练
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摘要：本文来自CSDN博客，转载请注明出处：http://blog.csdn.net/a635661820/article/details/44130285 参考资料： 词向量部分: http://licstar.net/archives/328#s21 ngram部分: http://www.zhihu
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摘要：https://blog.csdn.net/jxessoft/article/details/108051688 我们需要弄懂的第一步就是如何将数据输入到神经网络中。例如，在语音识别、人脸识别这些应用中，是如何将语音、人脸信息输入到神经网络中的呢？ 下面我拿识别明星的例子来给大家介绍如何将明星的图片
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摘要：https://www.cnblogs.com/xmeo/p/7463946.html 神经网络语言模型对理解word2vec模型有很大的帮助, 包括对后期理解CNN,LSTM进行文本分析时有很大的帮助. 模型训练数据 是一组词序列w1…wT,wt∈V。其中 V 是所有单词的集合（即训练预料中的词构
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摘要：一、提取关键信息点 1.研究背景：首先确定作者想研究什么，引言的前部分不需要细看，重点看段落的结尾或另起一段的开头，这些一般是作者想要研究的东西。2.实验方案：一般是论文的研究思路，所以在看论文的时候多问问自己为什么会有这样的思路，最后注意发散思维，产生自己的创新点。3.结果和讨论：不要只看数据图的
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