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| UML 入门指南

像下图这样,识别出关键的实体和它们之间的关系。 ? 用软件工程的方式,解决现实中的问题,是信息时代最明显的特点,这让我们的生活和工作变得更加便利。...这里简要介绍的静态视图包括用例,对象,类,组件,包和部署。...很多朋友在建模的时候只会用到实现层类,并非他们对问题领域足够了解,而是不清楚类也分了这么三层。 6.2.1.3 对象 对象是类的实例,标识和类基本相同。...6.2.1.4 包 在实际的项目中,建模过程获得的元素可能是非常多的,如果将这些元素的关系都绘制出来,看上去就会特别乱,特别复杂,也难以识别。...这里简要介绍的动态视图包括状态、活动、时序和协作图。

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| UML 入门指南

像下图这样,识别出关键的实体和它们之间的关系。 用软件工程的方式,解决现实中的问题,是信息时代最明显的特点,这让我们的生活和工作变得更加便利。...这里简要介绍的静态视图包括用例,对象,类,组件,包和部署。...很多朋友在建模的时候只会用到实现层类,并非他们对问题领域足够了解,而是不清楚类也分了这么三层。 6.2.1.3 对象 对象是类的实例,标识和类基本相同。...(如果捕捉在不同的时间,该值会变化) 6.2.1.4 包 在实际的项目中,建模过程获得的元素可能是非常多的,如果将这些元素的关系都绘制出来,看上去就会特别乱,特别复杂,也难以识别。...这里简要介绍的动态视图包括状态、活动、时序和协作图。

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做语音了!识别精度创中文语音识别新高点

实际情况是,“科大讯飞的语音识别能力比BAT领先很多。在场景测试中,除了依和科大讯飞之外,大部分厂家的算法错率抖动大,意味着场景的通用性差。”...一般认为,中文语音识别错率低于3%时不会影响可读性,而超过15%则毫无可读性。这是语音识别的两条红线,在不同场景下,不同算法的表现可能会有很大差异。...,而且错率几乎全部在15%以下。...其中,在AISHELL2的-2018A-EVAL数据集中,依识别准确率高达96.29%,错率仅为3.71%,领先第二名约20%。...注释 [1] 一般在英文语音识别中用“词错率”(WER),因为最小单元是词;中文语音识别一般使用“错率”(CER),因为最小单元是. [2] AISHELL-2是AISHELL Foundation

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15详解OSPF路由协议

每个运行链路状态协议的路由器上都有一张完整的网络。 就好比你有一张地图怎么还会迷路?运行链路状态协议的每一台路由器都会有一张地图库从而避免了环路。 链路状态协议工作原理 ?...OSPF报文头格式: OSPF这五种报文具有相同的报文头格式,长度为24节。 ?...2、Packet length :2节,OSPF报文的总长度,包括报文头在内,单位为字节。 3、Router ID :4节,发送该报文的路由器标识。...4、Area ID: 4节 ,发送该报文的所属区域。 5、Checksum :2节,校验和,包含除了认证字段的整个报文的校验和。...6、AuType :2节 ,验证类型值有如下几种表示, 0表示不验证;1表示简单认证;3表示MD5认证。 7、Authentication :8节 ,鉴定字段,其数值根据验证类型而定。

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10.威胁情报实体识别 (1)基于BiLSTM-CRF的实体识别详解

[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解 [当人工智能遇上安全] 5.基于机器学习算法的主机恶意代码识别研究 [当人工智能遇上安全] 6.基于机器学习的入侵检测和攻击识别——以KDD...BiLSTM-CRF的实体识别详解 作者的github资源: https://github.com/eastmountyxz/AI-Security-Paper https://github.com...当我们拥有更准确的标注,将有利于所有的实体识别研究。 四.数据集划分 在进行实体识别标注之前,我们将数据集随机划分为训练集、测试集、验证集。...下面的代码是构建BiLSTM-CRF模型实现实体识别。...六.基于BiLSTM-CRF的实体识别 人生路是一个个十路口,一次次博弈,一次次纠结和得失组成。

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你的电脑是如何识别的??

甚至有人,让计算机帮自己识别不雅图片。 GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ,通过这个教程,大家可以搭建属于自己的识别小黄客户端。...得由人先设计好特征,计算机根据设计好的算法提取对应的特征,然后根据特征识别。 即便如此,计算机也只能 “ 看见 ” 某个特定物体而已。。。...每希望计算机识别一种新的东西,都要花大量精力去设计特征、建立模型。 我们生活中有多少东西?简直难计其数。 ? 于是这个事情,就这样止步不前了。。。...摄入像素以后,这些信息会先进入第一层提取边缘特征:识别出汽车的点、线等边缘。 这些在第一层提取出来的描述边缘的信息,会进入第二层,识别出图像中的基本形状或目标的局部:比如车门、车灯等。 ?...在学习了如此庞大的图片库以后,你就有一个阅片无数的小哥帮你识别图片了。

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你的电脑是如何识别的?

甚至有人,让计算机帮自己 识别不雅图片。 GitHub 上就开源了一款鉴定不雅内容的 js 库 NSFW JS ,通过这个教程,大家可以搭建属于自己的识别小黄客户端。...得由人先设计好特征,计算机根据设计好的算法提取对应的特征,然后根据特征识别。 即便如此,计算机也只能 “ 看见 ” 某个特定物体而已。。。...每希望计算机识别一种新的东西,都要花大量精力去设计特征、建立模型。 我们生活中有多少东西?简直难计其数。 于是这个事情,就这样止步不前了。。。...摄入像素以后,这些信息会先进入第一层提取边缘特征:识别出汽车的点、线等边缘。 这些在第一层提取出来的描述边缘的信息,会进入第二层,识别出图像中的基本形状或目标的局部:比如车门、车灯等。...在学习了如此庞大的图片库以后,你就有一个阅片无数的小哥帮你识别图片了。

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