事实上，Ubuntu的Snap包越来越不受到欢迎，Linux Mint 20甚至删除与禁止了Snap，这又是怎么一回事呢？...连带的导致Snap也被使用的越来越多。 这并不是什么坏现象，对吧。但可惜事实是，Snap越发的不受到欢迎。 什么原因？听我道来。...Snap与APT 在说Snap为什么不受欢迎之前，说回Snap和APT的这两者的关系与冲突吧。...这种行为，已经明显违背了Linux操作系统的核心理念与精神，在开源与自由的Linux中，是不可能受到欢迎的。...Ubuntu对于在桌面Linux的卓越贡献当然是值得赞赏的，但它在Snap的这种行为上，理所当然主流都不会欢迎它的。 所以，现在你知道为什么Snap包管理不受欢迎了吧。
扩展词词典 随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“蓝瘦香菇” 等。...这个时候，我们就要添加扩展词词典了。添加步骤如下： 1）打开IK分词器config目录： 图片 我们先来看看 图片 2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加： ext.dic 修改后： 图片...我们可以看到，白嫖、蓝瘦香菇、奥力给这三个已经成功分词了 注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑 4 停用词词典 在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的...--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典 *** 添加停用词词典--> stopword.dic </properties
01 最不受欢迎的编程语言 在 Stack Overflow 上，开发者可以创建属于自己的“Developer Story”，用来记录项目开发、获得的成就等个人开发经验，相当于简历，待发布之后也可以提升职场机遇...Stack Overflow 使用 Bayes 方法来预估这些平均值，最终发现开发者中最不受欢迎的语言前三名分别为 Perl、Delphi 和 VBA，紧随其后的是 PHP、Objective-C、Coffee...如果此前看过有关 Stack Overflow 的编程语言报告，就会发现，那些很少被标记为不受欢迎的编程语言往往就是使用率快速增长的语言。...下面我们可以通过比较每种语言的增长与标记“dislike”的百分比进行验证，橙色点表示最不受欢迎的语言。以下我们将统计数据限制在发达国家(如美国、英国、德国和加拿大)。 ?...一种可能性是，如果人们感觉到语言已经越来越受欢迎，就会很乐意公开表达自己的喜欢与不喜欢；另一种原因就是与时俱进，以新的更新替换旧而复杂的编程语言。
封面.jpg 在使用Hanlp词典进行分词的时候，会出现分词不准的情况，原因是内置词典中并没有收录当前这个词，也就是我们所说的未登录词，只要把这个词加入到内置词典中就可以解决类似问题，如何操作呢，下面我们来看一下...： 一，在Hanlp词典中添加未登录词 1.找到hanlp内置词典目录 位于D:\hnlp\hanlp_code\hanlp\data\dictionary\custom 也就是Hanlp安装包中的data...\dictionary\custom下目录 图1.png 2.将未登录词以词名，词性，词频的格式添加到文件中（句首或者句尾都可以） 图2.png 3.将字典的同名bin文件删除掉 执行文件时读取的是...bin文件，必须删掉后等下次执行时重新生成，新字典才发挥作用 图3.png 4.使用新字典重新执行文件 执行时会遇到没有相关bin文件的提示，不过放心，程序会自动生成一个新的bin文件，骚等片刻，就好了
笔者通过在Stack Overflow分析用户创建的开发者履历，得出了最不受开发者欢迎的编程语言，还有最受开发者欢迎的技术，以及软件生态圈的竞争关系。 ?...在充实履历的过程中，有一个选项，可以让用户添加自己希望或不愿与之共事的各种技术的标签。 ?...在之前，衡量一种语言的受欢迎程度，有许多不同的办法；比如用Stack Overflow上的访问量或者问题阅读次数来衡量此类趋势。...这就导致这样一种自然的发展规律：被“取代了”的技术终将会越来越多地被人标记为不喜欢。 02 最受讨厌/欢迎的技术 上面我们只分析了各种编程语言，没有涵盖各种操作系统、平台和库。...到底谁是从古自今最不受待见的技术？ ?
我们在使用hanlp词典进行分词的时候，难免会出现分词不准确的情况，原因是由于内置词典中并没有收录当前的这个词，也就是我们所说的未登录词，只要把这个词加入到内置词典中就可以解决类似问题，如何操作，下面我们就看一下具体的步骤...1、找到hanlp内置词典目录 位于D:\hnlp\hanlp_code\hanlp\data\dictionary\custom也就是Hanlp安装包中的data\dictionary\custom...下目录 图1.png 2、将未登录词以词名，词性，词频的格式添加到文件中（句首或者句尾都可以） 图2.png 3、将字典的同名bin文件删除掉 执行文件时读取的是bin文件，必须删掉后等下次执行时重新生成...，新字典才发挥作用 图3.png 4、使用新字典重新执行文件 执行时会遇到没有相关bin文件的提示，不过放心，程序会自动生成一个新的bin文件，骚等片刻，就好了。
项目管理只是业务成功这个复杂且不断变化的重大难题中的一小部分。没错，项目管理不是、也不该成为最终目标，它最大的意义就是以驱动因素的方式为业务成功保驾护航。...毕竟科技巨头中的团队运作方式是由其组织结构决定的，没有这样的底层依托，后续执行根本就无从谈起。...传统企业的开发人员只需要完成分配到的工作，但在技术大厂里，开发者的任务是主动解决业务中存在的问题。这就是巨大的差异，也让两种工程师有了完全不同的日常工作体验。...在这里，每个由 5 到 10 人组成的团队都有清晰的愿景和使命，也掌握着必要的技能和自主权。...毕竟 Scrum 告诉其他相关方，当前进行的冲刺不能被随意打断，而且要给整理新的功能请求留下时间。于是乎，以冲刺为基础的工作结构就让团队有了不受干扰的自主空间，保证大家能按预设的优先级顺利推进开发。
在本文中，我们提出了对BERT的一些改进，将中文BERT词模型的词典大小进行了大幅扩充，并在多个下游任务上测试了大词典BERT的表现。...做大词典BERT词模型的意义 词是语言最重要的组成部分。谷歌发布基于字的BERT[1]模型之后，一个很自然的想法就是将词的信息引入到模型之中。词在汉语中扮演了非常重要的词是语言最重要的组成部分。...但是即使词典扩大到100万，仍然有很多未登录词 因此，对于基于词的BERT模型，无论是用新的语料进行叠加预训练，还是针对下游任务进行微调，我们都需要生成新的词典（动态词典），并根据新的词典去对预训练模型的...另外，我们还对基于8万词典和50万词典的BERT模型进行了对比。大词典较大幅度的降低了OOV的情况，50万词典的词模型在四个数据集上的表现都显著优于8万词典的词模型。...，这个词模型是一个小词典的词模型，可以看出，词模型的表现比字模型的表现略好一些。
Aderin-Pocock博士相信，科技会继续保持本世纪以来的迅速发展势头，这将使得机器人得以从科幻小说走进我们的日常生活中来。...她在研究中进行了一次关于“哪些最不受欢迎的职业可以首先交给机器人”的投票，2000位参与者中有65%选择了交通管理员、40%选择了房地产经纪人、33%选择了汽车销售员，这些最不受欢迎的工作有可能会很快消失在人类历史中...（Aderin-Pocock博士认为，半个世纪以内，像房地产经纪人这样的工作就会被机器人所取代。你相信吗？） ? （21世纪的交通管理员。研究显示，如图中所示的机器人可以发放停车票。） ?...试想，你会更愿意选择超负荷低报酬的廉价劳工，还是能满足一切需求又充满耐心的智能机器人？机器人甚至可能在完全了解你信息的情况下准确地与你交谈。” 她还相信，机器人技术会扩展到看护工作中。...有近一半的受访者表示这方面技术的进步令他们对未来的职业前景感到担忧，23%的人承认他们认为机器人能更好或更快地完成他们的工作。
X2后台内容，词语过滤中添加的禁止关键词，管理员可以不受此限制，下面对这个小需求予以修改。 Discuz!...X2管理员不受禁止关键词限制的修改方法： 找到source/class/class_censor.php(Discuz!...= 17){ //groupid=1等于就是管理员，17就是网站编辑 然后在大约91行左右的 $this->result = DISCUZ_CENSOR_SUCCEED; return DISCUZ_CENSOR_SUCCEED...; 后面加上结束的大括号 ｝ 。...注意：在后台，把过滤动作，设置成替换关键词，若是禁止关键词会导致用户发不了帖
查看词在文章的位置，text4.dispersion_plot("citizens", "democracy", "freedom", "duties", "America") ，可以按Ctr+Z退出。...FreqDist(text1)，统计词频输出累计图 fdist1 = FreqDist(text1);fdist1.plot(50, cumulative=True)，只出现一次的词 fdist1.hapaxes...停用词语料库，识别最频繁出现没有意义词 nltk.corpus.stopwords.words 。 发音词典，输出英文单词发音 nltk.corpus.cmudict.dict 。...比较词表，多种语言核心200多个词对照，语言翻译基础 nltk.corpus.swadesh 。同义词集，面向语义英语词典，同义词集网络 WordNet 。...blogId=65 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
这篇文章出自资深设计总监 Diana Malewicz 之手，她经常会分享一些实操性极强的文章，这篇文章是她基于以往招聘设计师的经验，梳理出来的设计师简历和作品集的10个死穴，想必这也是很多设计师特别想知道的事情...作为一个设计机构的联合创始人和设计部门的负责人，我招聘过很多设计师。在这个过程中，我看过数百位充满抱负的 UI 设计师的作品集，这使得我更轻易地注意到一些作品集当中常见的问题。...看一下 Dribbble 和 Behance 上那些受欢迎的项目，你可以尝试以类似的方式来展示作品，将作品堆叠到一起，用好样机。...呈现不同类型的产品，比如重新设计的银行类 APP，打车类APP，根据不同的需求、风格进行有倾向性的、不同的展现方式。 6、展示过多的作品 展示过多的作品可能也是一个问题。...仅 Dashboard 一词，我就见过 Daschboard、Dashbord、Dashoard 等多种不同的错误拼写，想想看，一个精心设计的仪表盘界面上，一个硕大的错误单词钉在上面，再好的视觉设计，也会因此大打折扣
英语词典提问技巧 随着AI工具的出现，学英语也可以变得很简单，大家可以直接通过AI 来帮助自己，提高记忆单词的效率，都可以不需要网易有道词典了，今天我教大家如何通过提示词来实现一个简单版的“网易有道词典...大家也可以试着做一个英语词典Agent 来给自己的小孩使用 大家将最后的 AI英语词典提示词，中的单词替换成你想问的单词即可。...效果图： 名词（gpt3.5）： 动词（文心一言）： 小小鱼儿小小林 博客原文：https://yujianlin.blog.csdn.net/article/details/138085270 形容词（...、过去式、过去分词等；如果是名词要展示第三人称单数；如果是形容词要展示比较级和最高级，一行一个(关键词要**加粗**显示) task2:：用这个单词造5个工作场景英文例句，附英文翻译 task3：用这个单词的词根词缀.../形容词显示比较级和最高级 3.词根词缀起源故事 ### 场景例句 ### 相近词 ### 英文故事 ### 小测验 第一个单词是：affiliate
leetcode题号：720 给出一个字符串数组words组成的一本英语词典。从中找出最长的一个单词，该单词是由words词典中其他单词逐步添加一个字母组成。...若其中有多个可行的答案，则返回答案中字典序最小的单词。 若无答案，则返回空字符串。...words = ["a", "banana", "app", "appl", "ap", "apply", "apple"] 输出: "apple" 解释: "apply"和"apple"都能由词典中的单词组成...，不然像[“ap”, “app”]的答案应该为”app”, 因为它也是由其他单词添加了一个字母组成的。...解答二 使用最长前缀树，该树的具体构造需要再研究。 ?
近日，威瑞信发布了最新一期注册热词，因比特币近期火爆，本期榜单中有不少与加密货币相关词汇上榜。 ...单词coin霸占了.com和.net两个榜单的榜首位置，翻译有“硬币”的意思，适合搭建货币交易平台。 ...除了coin外，Crypto、bitcoin、bit均出现在.com和.net榜单中，足以看出货币类词汇在域名市场的热门程度。 ...在.com榜单中，除了上述提到的热词，“以太坊”ethereum、“货币”currency、“亚马逊”amazon、“加密货币”cryptocurrency和“采矿”mining也都出现在榜单中。 ...同样的，.net榜单中除了上述提到的热词外，“第一”first、“现金”cash、“购买”buy、“电子邮件”email和“搜索”search也都榜上有名。
在中文中越长的单词所表达的意义越丰富并且含义越明确，因此就有了第一条规则：在以某个下标递归查词的过程中，优先输出更长的单词，这种规则也被称为最长匹配算法。...择优规则： 最长的单词所表达的意义越丰富并且含义越明确。如果正向最长匹配和逆向最长匹配分词后的词数不同，返回词数更少结果； 非词典词和单字词越少越好，在语言学中单字词的数量要远远小于非单字词。...如果正向最长匹配和逆向最长匹配分词后的词数相同，返回非词典词和单字词最少的结果； 根据孙松茂教授的统计，逆向最长匹配正确的可能性要比正向最长匹配的可能性要高。...如果正向最长匹配的词数以及非词典词和单字词都相同的情况下，优先返回逆向最长匹配的结果； 双向最长匹配的代码如下： from backward_segment import backward_segment...# 导入加载词典的函数 def count_single_char(word_list: list): # 统计单字成词的个数 """ 统计单字词的个数 :param word_list
词项：一个词项指的是在信息检索系统词典中所包含的某个可能经过归一化处理的词条类。（词项集合和词条集合可以完全不同，比如可以采用某一个分类体系中的类别标签作为词项。...分词的方法包括基于词典的最大匹配法（采用启发式规则来进行未定义词识别）和基于机器学习序列模型的方法（如隐马尔可夫模型或条件随机场模型）等，后者需要在手工切分好的语料上进行训练（分词作为NLP领域一个非常重要的研究内容...另一个解决方法则摒弃了基于词的索引策略而采用短字符序列的方法（如字符的k-gram方法）。这种方法并不关心词项是否会跨越词的边界。...词形归并：通常指利用词汇表和词形分析来去除屈折词缀，从而返回词的原形或词典中的词的过程，返回的结果称为词元。 ?...实际上，利用二元词索引来处理单个词的查询不太方便（必须要扫描整个词汇表来发现包含该查询词的二元词），因此同时还需要有基于单个词的索引。
它的作用是： position:fixed 的元素将相对于屏幕视口（viewport）的位置来指定其位置。并且元素的位置在屏幕滚动时不会改变。...Stacking Context -- 堆叠上下文 好的嘛，好的嘛，又冒出新的名词了，堆叠上下文（又译作层叠上下文），又是什么？...堆叠上下文（Stacking Context）：堆叠上下文是 HTML 元素的三维概念，这些 HTML 元素在一条假想的相对于面向（电脑屏幕的）视窗或者网页的用户的 z 轴上延伸，HTML 元素依据其自身属性按照优先级顺序占用层叠上下文的空间...属性被设置 "touch"的元素 接下来，我们要验证，是否所有设置了上面属性样式之一的元素，都有使其子元素的 position: fixed 失效的能力？...这方面的问题，可以看看这篇文章：移动端web页面使用position:fixed问题总结 最后 系列 CSS 文章汇总在我的 Github ，持续更新，欢迎点个 star 订阅收藏。
1.当我们在苹果开发者后台下载了一个cer证书或者p12证书后，双击会把证书安装到钥匙串里面 [在这里插入图片描述] 2.这个时候我们会发现该证书不受信任 原因：可能清理钥匙串证书时，不小心把AppleWWDRCA...即下载最新的AppleWWDRCA证书，双击安装到“登录”项的钥匙串下；然后再安装你的开发证书或者发布证书就可以了。 [步鄹1] [步鄹2] [步鄹3] 4....然后双击下载好的证书，这样钥匙串里面的证书都是被信任状态了
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