昨天学习了jQuery中的选择器，有一些还没有学完全，只能说等到以后遇到了再查文档了。
近期由于项目需求，对 Android NFC 技术进行了一定的了解和深入，整合了一些网络、书籍资料，此文章仅作为自己的学习笔记。 NFC 是 Near Field Communication 缩写，即近距离无线通讯技术。可以在移动设备、消费类电子产品、PC 和智能控件工具间进行近距离无线通信。简单一点说，nfc 功能是什么？nfc 功能有什么用？其实** NFC** 提供了一种简单、触控式的解决方案，可以让消费者简单直观地交换信息、访问内容与服务。NFC 技术允许电子设备之间进行非接触式点对点数据传输，在十
摘要：本篇主要分享了我在绿厂广告场景中历时两年的文本分类项目模型优化实践。第一部分内容是背景介绍，包括业务介绍、项目背景及目标、技术选型、分类器组织方案以及技术选型，了解了项目背景的来龙去脉才能更好的完成项目；第二部分内容是文本分类项目模型优化实践，主要包括基于BERT文本分类模型架构、Encoder优化、句向量表示优化、分类层优化、损失函数优化以及文本分类任务转化成句子对关系任务等。通过上述优化实践，可以让我们对文本分类任务有更加深入的了解。文本分类项目应该是我完成度最高的项目之一，从0到1将NLP前沿模型应用到业务实践产生广告消耗，本身收获很大。欢迎感兴趣的小伙伴一起沟通交流，后面会继续分享从样本层面优化文本分类任务实践。
选自arXiv 作者：Shuming Ma、Xu Sun、Junyang Lin、Xuancheng Ren 机器之心编译 参与：Panda 目前在自然语言处理任务中，文本摘要和情感分类通常是分开解决的。北京大学的研究者提出的一种分层式端到端框架则将这两项任务整合到了一起，并且实现了优于各自单个任务的表现。该研究的论文已被 IJCAI 2018 会议接收。 文本摘要和情感分类是自然语言处理领域内的两大重要任务。文本摘要的目的是生成带有原始文本的要点的摘要。相比于从原始文本的已有词汇中选取一个子集来构建摘要
1991年由Qt Company（奇趣）开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架，GUI程序和非GUI程序。优点：一套源码在不同的平台通过不同的编译器进行编译，就可以运行到该平台上目标机。面向对象的封装机制来对其接口封装。
很多的产品是基于我们的感知来吸引我们的。比如在浏览服装网站上的服装，寻找 Airbnb 上的假期租房，或者领养宠物时，物品的颜值往往是我们做决定的重要因素。想要预测我们喜欢什么样的东西，看看我们对于事物的感知方法大概就能知道了，因此，这也是一个非常有价值的考量。
Web API 是指网页服务器或者网页浏览器的应用程序接口。简单来讲，就是我们在编写 JavaScript 代码时，可以通过 Web API 来操作 HTML 网页和浏览器。
作为一个前端小白，入门跟着这四个来源学习，感谢作者的分享，在其基础上，通过自己的理解，梳理出的知识点，或许有遗漏，或许有些理解是错误的，如有发现，欢迎指点下。
今天来跟大家分享用 BeautifulSoup 获取信息的一些知识点，文章内容由公众号读者 Peter 创作。
论文地址：https://aclanthology.org/2022.acl-short.75.pdf
DOM简单来说就是文档对象模型，当一个HTML页面被加载就会创建HTML页面的DOM
标签闭合、标签小写、不乱嵌套、提高搜索机器人搜索几率、使用外 链css和 js 脚本、结构行为表现的分离、文件下载与页面速度更快、内容能被更多的用户所访问、内容能被更广泛的设备所访问、更少的代码和组件，容易维护、改版方便，不需要变动页面内容、提供打印版本而不需要复制内容、提高网站易用性。
QClipboard类提供了对系统剪切板的访问，可以在应用程序之间复制和粘贴数据，它的操作类似于QDrag类，，并使用类似的数据结构
什么是XML XML与JSON的对比 XML文档格式 使用XML模块解析 一，什么是XML ''' XML 全称可扩展标记语言 <tag></tag> 双标签 <tag/> 单标签 没有文本 一般用于设计文档结构 例如:换行等 表示换行 <tag style='color:red' age='18' >123456</tag> 一个标签的完整组成 有三个部分 tag 是标签名称 1234是文本内容 text name = 'jack' 是标签的属性 其他的规范: 1,从开始就必须结束 2
一张图片胜过千言万语，甚至N行代码。网友们经常使用的一句留言是，no picture, you say nothing。随着生活节奏的加快，人们越来越没有耐心和时间去看大段的文字，更喜欢具有视觉冲击性的内容，比如，图片，视频等，因为其所含的内容更加生动直观。 许多产品是在外观上吸引到我们的目光，比如在浏览购物网站上的商品、寻找民宿上的房间租赁等，看起来怎么样往往是我们决定购买的重要因素。感知事物的方式能强有力预测出我们想要的东西是什么，因此，这对于评测而言是一个有价值的因素。 然而，让计算机以人类的方式理解图像已经成为计算机科学的挑战，且已持续一段时间了。自2012年以来，深度学习在图像分类或物体检测等感知任务中的效果慢慢开始超越或碾压经典方法，如直方梯度图（HOG）。导致这种转变的主要原因之一是，深度学习在足够大的数据集上训练时，能够自动地提取有意义的特征表示。
如果格式有问题，可以直接在这里进行查看 https://www.yuque.com/shuangguidaidan/ft6o18/tcu448
严格意义上讲，我们在 JavaScript 阶段学习的知识绝大部分属于 ECMAScript 的知识体系，ECMAScript 简称 ES 它提供了一套语言标准规范，如变量、数据类型、表达式、语句、函数等语法规则都是由 ECMAScript 规定的。浏览器将 ECMAScript 大部分的规范加以实现，并且在此基础上又扩展一些实用的功能，这些被扩展出来的内容我们称为 Web APIs。
这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。
Queue 类是 Python 标准库中线程安全的队列实现，提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构——队列，用于生产者和消费者线程之间的信息传递。
摘要：本篇主要介绍了广告场景中NLP技术的业务应用和线上方案，主要介绍了三大类任务：第一类任务是文本分类任务，业务主要包括自然兴趣建模体系、搜索场景行业词包和在线分类以及商店/搜索/评论等舆情分析，同时介绍我们的线上方案以及在模型和样本上的优化实践；第二类任务是文本生成任务，介绍了头条巨量创意平台的妙笔以及我们自研的文案助手技术方案；第三类任务是相似文本召回任务，业务主要是广告算法词召回，线上主要使用基于对比学习simcse+faiss的相似文本召回方案。感兴趣的小伙伴可以多交流。
什么是 XML？ XML 指可扩展标记语言（EXtensible Markup Language）。 XML 是一种很像HTML的标记语言。 XML 的设计宗旨是传输数据，而不是显示数据。 XML 标签没有被预定义。您需要自行定义标签。 XML 被设计为具有自我描述性。
xml 可扩展的标记语言。不管是 html 文件还是 xml 文件它们都是标记型文档，都可以使用 w3c 组织制定的 dom 技术来解析。
原文：https://medium.freecodecamp.org/an-introduction-to-the-javascript-dom-512463dd62ec
AI核心要研究的是如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，而人的智能性核心体现在对不同事物的感知能力、推理能力、决策能力。因此要想做出AI产品就离不开对感知的研究，推理机制的研究以及智能决策方向的研究。对感知智能而言，AI已经做了很多突破，例如机器对听觉、视觉、触觉的感知能力，通过摄像头、麦克风或者其他的传感设备，借助语音识别、图像识别的一些算法模型，能够进行识别和理解。
转眼学生生涯就结束了，在家待就业期间正好有一段空闲期，可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
由于上一篇的排版被这个公众号的编辑器弄得和💩一样，我就重新发一次，真的太难用了公众号平台自带的编辑器 学习了一小段时间的爬虫，跟着视频学习，顺便跟着记了一些笔记，现在记录一下。 爬虫入门： 1.指定url 2.UA(User-Agent)伪装，将请求的载体标识伪装成浏览器 3.发起请求get(url, params, headers),post(url,data,headers) 4.获取响应的请求(response = ....text/json()) 5.进行数据解析 6.持久化存储
作为一个后端程序员，也是要和前端页面打交道的。最常见的场景莫过DOM元素操作和前端页面使用AJAX向服务器发送请求。 实现上述两个功能当然可以使用原生js来完成，但在实际开发过程中很少这样做，通常会使用一些别人封装好的js库来辅助我们的工作，jQuery就是这些辅助库中的一员。
概述 HTML是的HyperText Markup Language缩写，翻译为： 超文本标记语言，标准通用标记语言下的一个应用。 “超文本”就是指页面内可以包含图片、链接，甚至音乐、程序等非文字元素。 超文本标记语言的结构包括“头”部分（英语：Head）、和“主体”部分（英语：Body），其中“头”部提供关于网页的信息，“主体”部分提供网页的具体内容。 我们看一个基本的html的结构： <html> <head> <title>我是标题</title> </head>
本系列文章总结自然语言处理（NLP）中最基础最常用的「文本分类」任务，主要包括以下几大部分：
本文将从回归和分类的本质、回归和分类的原理、回归和分类的算法三个方面，详细介绍回归和分类 （Regression And Classification）。
相信我们很多同学都经常会使用到 Node（节点）和 Element（节点）的概念，那么这两者到底有何区别，不知道有多少人能够答得上来这个问题？
视频识别是计算机视觉中的一项核心任务，其应用范围从视频内容分析到动作识别。 然而，用于视频识别的训练模型通常需要手动注释未修剪的视频，这可能非常耗时。 为了减少收集带有注释的视频的工作量，从带有弱标签的视频中学习视觉知识，即注释是在没有人工干预的情况下自动生成的，由于大量易于访问的视频数据而引起了越来越多的研究兴趣 . 例如，通常通过使用关键字查询视频识别模型旨在分类的类别来获取未修剪的视频。 然后将一个关键字（我们称为弱标签）分配给获得的每个未修剪视频。
孙哲，携程资深算法工程师。长期从事自然语言相关工作，当前主要涉及内容化，对于内容挖掘和生成方面有相关的一些研究和探索。
虽然ImageNet早已完成历史使命，但其在计算机视觉领域仍然是一个关键的数据集。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】开源模型OpenCLIP达成ImageNet里程碑成就！ 虽然ImageNet早已完成历史使命，但其在计算机视觉领域仍然是一个关键的数据集。 2016年，在ImageNet上训练后的分类模型，sota准确率仍然还不到80%；时至今日，仅靠大规模预训练模型的zero-shot泛化就能达到80.1%的准确率。 最近LAION使用开源代码OpenCLIP框架训练了一个全新的 ViT-G/14 CLIP 模型，在 ImageNet数据集上，原版O
CSS选择器匹配的第一个元素,一个 HTMLElement对象。 如果没有匹配到，则返回null。
我是小蕉。 今天跟大家分享一下，机器学习中最简单的算法之一，KNN近邻算法，这是一个有监督的分类学习算法。 啥玩意叫有监督呢？就是作为训练的每个样本都是有标记的，比如样本1是A类，样本2是B类，这样的有标记的样本。而什么叫分类呢？输出结果是离散的，可穷尽的，就叫分类。 KNN近邻算法的核心思想是： 近朱者赤，近墨者黑，选K而取其最大可能。 从哪开始聊呢？先从算法的核心过程开始吧。 准备基本数据集 -> 计算待测试样本整个数据集所有数据的距离 -> 根据距离进行排序 ->获取前K个样本，将他们的标签进行统计
实体识别 作者：蒙 康 编辑：黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下
超文本标记语言（英语：HyperText Markup Language，简称：HTML），是一种标识性的语言。它包括一系列标签．通过这些标签可以将网络上的文档格式统一，使分散的Internet资源连接为一个逻辑整体。
在 Python 图形用户界面（ GUI ）应用程序开发中，有时需要在不同窗口之间传递数据。这种数据传递可以用于在窗口之间共享信息、更新界面状态或执行特定操作。在本文中，我们将深入研究如何使用 Python 的 Tkinter 库来实现在不同窗口之间传递数据，并演示如何在应用程序中实现这一功能。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/155881.html原文链接：https://javaforall.cn
摘要：本篇主要讲解将主动学习应用到文本分类任务。首先讲了下为啥要研究主动学习。因为标注样本是有成本的，所以我们要尽量用更少的标注样本来得到一个效果更好的模型，这是研究主动学习的原因和目的；然后详解主动学习，主要包括主动学习的定义、基本流程、查询策略的设计原则、常用的查询策略以及主动学习的评价指标等；最后讲了下将主动学习应用到文本分类实战的详细步骤，从使用不同的BERT预训练模型获取多个分类器到基于委员会的查询策略获取不确定性较大的样本，再到基于SimBERT获取语义相似度较远的样本，再到结合业务视角选择最终的样本。对于希望将主动学习应用到实际的机器学习项目的小伙伴可能会有帮助。
在使用TextView的时候，我们经常需要在TextView中进行图文混排，比如在QQ中聊天的消息中的表情，底部tab图标等。
本文主要涉及:xml概念描述,xml的约束文件,dtd,xsd文件的定义使用,如何在xml中引用xsd文件,如何使用java解析xml,解析xml方式dom sax,dom4j解析xml文件
原文网址：http://www.cnblogs.com/wanghzh/p/5824181.html
Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和 自动化测试 。 Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。 Scratch，是抓取的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy，大概也是这个意思吧，就叫它：小刮刮吧。 Scrapy 使用了
选自arXiv 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 文本挖掘一直是十分重要的信息处理领域，因为不论是推荐系统、搜索系统还是其它广泛性应用，我们都需要借助文本挖掘的力量。本文先简述文本挖掘包括 NLP、
文本分类是自然语言处理中最基本而且非常有必要的任务，大部分自然语言处理任务都可以看作是个分类任务。近年来，深度学习所取得的前所未有的成功，使得该领域的研究在过去十年中保持激增。这些文献中已经提出了许许多多的算法模型、基准数据集一集评测指标，因此需要一个对这个领域进行全面而且跟进趋势的调查。这里我们介绍基于机器学习和深度学习的文本分类，主要内容来自北航、伊利诺伊大学等学者联合发表论文 A Survey on Text Classification: From Shallow to Deep Learning。
根据提供的文章内容，总结为摘要总结。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
