智能客服的核心模块 FAQ 库的构建 语义召回 相似度模型 模型更新 三. 深度文本匹配在智能客服中的应用 1. 为什么使用深度文本匹配 2....文本匹配的价值 文本匹配是自然语言理解中的一个核心问题，它可以应用于大量的自然语言处理任务中，例如信息检索、问答系统、复述问题、对话系统、机器翻译等等。...这种模型的核心问题是得到的句子表示失去语义焦点，容易发生语义偏移，词的上下文重要性难以衡量。...▌三、深度文本匹配在智能客服中的应用 1. 为什么使用深度文本匹配 问题聚类、语义召回和相似度模型都可以归结为文本匹配问题。...图 7 基于 Bi-LSTM 的表示型模型 Iteraction-based Model 我们在相似度模型模块使用了基于交互型的深度文本匹配模型 MatchPyramid，其原因有三点： 第一点，表示型的深度文本匹配模型对句子表示时容易失去语义焦点和发生语义偏移
MSRTSetComment 函数通过 dwMsgNr 和 stTime 参数来定位报警记录，然后把指定的注释内容（ szText）和操作员信息（ szUser）写入到归档报警中。...在每条报警的消息文本中以“@103%s@”格式引用报警注释内容。 4 4.1 中添加报警视图、输入/输出域、静态文本、组合框以及写入按钮，如图 5所示。...可以从智能对象下拖拽组合框控件直接添加到画面，并设置其“字体”属性下的“索引”和“文本”项属性。具体的步骤如图 6 所示。 也可以直接从 excel 中拖拽文本到 WinCC 直接生成组合框。...6 记录运行系统”和“图形运行系统”，并激活 WinCC运行系统。如图 13 所示。 项目运行后的初始状态如图 14 所示。...可以看到报警原因“电气故障”已经写入到所选报警的消息文本中， 如图 17 所示。注意，需要先切换到“消息列表”视图，再切换到“短期归档列表”视图才能刷新出已经写入的报警原因。
今天要说的是给List分组，然后用Map来封装，可能你看了以后还是有一些模糊。 先看一下项目结构图： ? User类是一个VO类，主要逻辑还是在MapTestBak上面。 运行效果： ?...原理图： 1.在starsList中有两组人，共三人 2.在dolList中有一组人，共两人 3.经过marched操作，最后匹配到一组人到result中。即第一组人。 原理很简单。 ?...} 31 32 public void setName(String name) { 33 this.name = name; 34 } 35 36 } 我想要记录一下的是方法...; 32 } 33 return tempList; 34 } 在这个方法中，这里使用了两个List（即：comList, comList1）来记录是否完全匹配。
C#中的正则匹配和文本处理 1、简介 在博客之前上章讲了String类和StringBuilder类。...大多数字符串处理工作都需要在字符串中寻找特定排列规则的子串, 通过称为正则表达式的特殊语言就可以完成这个人无. 在本章大家会了解到创建正则表达式的方法以及如何利用它们解决常见的文本处理任务。...针对模式匹配和文本处理这里有许多RegEx和支持类的用法. 本章还将继续钻研讨论如何形成和使用更加复杂的正则表达式。...如果把前一个正则表达式修改成如下形式 : string Regexp = “h$”; 那么"noah"就是唯一能找到的匹配。 此外, 另有一个断言可以在正则表达式中指定所有匹配只能发生在单词的边缘....也就是说匹配只能发生在用空格分隔的单词的开始或结束处. 此断言用\b表示.
标签：Excel公式 在Excel中，如果数字在一个表中被格式化为数字，而在另一个表中被格式化为文本，那么在尝试匹配或查找数据时，会发生错误。 例如，下图1所示的例子。...图1 在单元格B6中以文本格式存储数字3，此时当我们试图匹配列B中的数字3时就会发生错误。 下图2所示的是另一个例子。 图2 列A中用户编号是数字，列E中是格式为文本的用户编号。...现在，我们想查找列E中的用户编号，并使用相对应的列F中的邮件地址填充列B。 显然，如果只是像常规一样使用INDEX/MATCH查找，则会发生错误，如下图3所示。...图7 这里成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，然后将数字与列E中的值进行匹配。...图8 这里，我们同样成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串，然后在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字，再将我们的数字与列E中的值进行匹配。
在这里，INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。...，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。...2、where条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。...在这里我们使用on 条件是 table1中的age1和table2中的age2相同，那么我们运行结果如下： ?...是否输出的结果把两表给结合起来了，你们发现，age1不同的数据并没有输出出来，其实这样的结果比较像数学中的交集呢？这个就是 INNER jion
MSRTSetComment 函数通过 dwMsgNr 和 stTime 参数来定位报警记录，然后把指定的注释内容（ szText）和操作员信息（ szUser）写入到归档报警中。...在每条报警的消息文本中以“@103%s@”格式引用报警注释内容。 4 4.1 中添加报警视图、输入/输出域、静态文本、组合框以及写入按钮，如图 5 所示。...可以从智能对象下拖拽组合框控件直接添加到画面，并设置其“字体” 属性下的“索引”和“文本”项属性。具体的步骤如图 6 所示。 也可以直接从 excel 中拖拽文本到 WinCC 直接生成组合框。...6 记录运行系统”和“图形运行系统”，并激活 WinCC 运行系统。如图 13 所示。 项目运行后的初始状态如图 14 所示。...可以看到报警原因“电气故障”已经写入到所选报警的消息文本中， 如图 17 所示。注意，需要先切换到“消息列表”视图，再切换到“短期归档列表”视图才能刷新出已经写入的报警原因。
其来源通常有： 方差前5000基因（也可以是四千等其他数量） 差异表达分析得到的上下调基因 而本文使用「线性混合模型（linear mixed effects model，LMM）」，辨别出与癌症发生中的九个组织学阶段相关的...error，但是并不代表代码运行不成功，它应该是对表达矩阵其中一行的基因失败了了，跑通的结果会存在res里面，good.ind会记录哪些行（基因）跑通了，哪些没跑通。...，函数记录在mSigdb_enrich_function.R脚本中 res<-mSigdb_enrich(rownames(exp),padjust_cutoff = 0.05) library...#第一个是一个包含了若干向量的列表（lt），第二个参数是一个向量（x）。 #其中x会和lt中的每一个向量进行intersection。...在Cpp代码中，我也去掉了lt中每一个向量中重复的元素。
MSRTSetComment 函数通过 dwMsgNr 和 stTime 参数来定位报警记录，然后把指定的注释内容（ szText）和操作员信息（ szUser）写入到归档报警中。...在每条报警的消息文本中以“@103%s@”格式引用报警注释内容。 4 4.1 中添加报警视图、输入/输出域、静态文本、组合框以及写入按钮，如图 5所示。...可以从智能对象下拖拽组合框控件直接添加到画面，并设置其“字体”属性下的“索引”和“文本”项属性。具体的步骤如图 6 所示。 也可以直接从 excel 中拖拽文本到 WinCC 直接生成组合框。...首先在 excel 输入需要的文本，选择所有文本，移动鼠标到选中区域的右下角，直到鼠标变成十字光标形状。 然后按着鼠标右键拖拽文本到 WinCC 画面，松开鼠标，在弹出对话框中选择“插入组合框”。...最后，具有四项原因文本的组合框被插入到 WinCC 画面。
MsgComment.szUser, GetTagChar("@CurrentUser"));//操作人员 MSRTSetComment( l_svID, &MsgComment, pError );//写入注释 脚本中要引用...另外，脚本GetPropChar(lpszPictureName,"R1","SelText"))是获取组合框R1” 所选择的文本。...6 记录运行系统”和“图形运行系统”，并激活 WinCC运行系统。如图 13 所示。 项目运行后的初始状态如图 14 所示。...可以看到此时的报警消息文字中并不包含报警原因。 接下来在报警视图中选择一条报警，可以看到所选报警的时间（包括毫秒）和编号信息已经被读出。如图 16 所示。...可以看到报警原因“电气故障”已经写入到所选报警的消息文本中， 如图 17 所示。注意，需要先切换到“消息列表”视图，再切换到“短期归档列表”视图才能刷新出已经写入的报警原因。
接下来我们要在字符串中查找有没有和模式串匹配的字串，步骤如下： 坏字符 1、 ? 和其他的匹配算法不同，BM 匹配算法，是从模式串的尾部开始匹配的，所以我们把字符串和模式串的尾部对齐。...而且我们可以发现，s 和模式串中的任意一个字符都不匹配，所以这时，我们可以直接把模式串移动到 s 的后面。 2、 ?...首先我们先介绍下啥的好后缀。 在上面的例子中，我们发现 "mple" 是能够成功匹配的 ?...接下来我们要在模式串的前面寻找与好后缀匹配的子串，这句话的意思就是说，我们要在模式串中寻找这样一个子串s：s 与好后缀匹配，并且s中的字符不能与好后缀有重叠。...那么与好后缀匹配的字串有 b,ab。（因为abcddab前面中的b可以与好后缀 b 匹配，前面的 bc 与好后缀 bc 匹配）。不过,没有与好后缀 dab 匹配的子串。
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(file))) { // 读取文本...// 遍历每个词语并统计出现次数 for (String word : words) { // 如果词语已经在HashMap中，...wordCounts.put(word, count + 1); } // 如果词语不在HashMap中，
一时间，谣言四起：有说不久将会有大地震发生的，有说是因为太阳黑子11年轮回一次的。抛开这些谣言，很多人也会有疑问：为什么最近地震那么频繁？是不是最近一两年地壳越来越不稳定了？...可以看到，2000年以来全球平均每年发生6764次4.5级以上地震（是的，其实地球一直开启的都是震动模式，地壳总是在运动的），2019年到6月24日止已发生3347次，对比其它年度并没有明显的提升。...可见， 2008年的4.5级以上地震发生次数为6309次，比平均次数少455次，并不存在所谓的地震受太阳黑子爆发的周期性（11年）影响。...全球近19年平均每年发生了12.8次7级以上的大地震和特大地震。今年已经发生了6次，对比其它年份并没有明显提升，而11年前的2008年发生了9次，比平均次数少3.8次。...所以说，把地震跟太阳黑子活动周期联系起来的说法，一定程度上是试图把2019年地震和2008年汶川地震联系起来，会造成大家的恐慌，是不可取的。
具体地说，你将创建一个PDF文件，其中包含的图表对从文本文件读取的数据进行了可视化。虽然常规的电子表格软件都提供这样的功能，但Python提供了更强大的功能。...PDF是Adobe开发的一种格式，可表示任何包含图形和文本的文档。不同于Microsoft Word等文档，PDF文件是不可编辑的，但有适用于大多数平台的免费阅读器软件。...使用字符串格式设置功能可打印出漂亮的输出，如分列打印数字。然而，在有些情况下，仅使用纯文本还不够。（俗话说，一图胜千言。）...我（很随意地）选择了有关太阳黑子的数据，这些数据可从空间天气预测中心（http://www.swpc.noaa.gov）下载。...最后，以PDF格式渲染Drawing对象，并将结果保存到文件中。 ? ? 上述对renderPDF.drawToFile的调用将PDF文件保存到当前目录下的文件hello.pdf中。
freeny.x #每个季度影响收入四个因素的记录 state.x77 #美国50个州的八个指标 USPersonalExpenditure #5个年份在5个消费方向的数据 VADeaths #1940...中使用FORTRAN中的RANDU三个一组生成随机数字，共400组。...列表 state.center #美国50个州中心的经度和纬度 类数据框 ChickWeight #饮食对鸡生长的影响 CO2 #耐寒植物CO2摄取的差异 DNase #若干次试验中，DNase浓度和光密度的关系...sunspot.month #1749-1997每月太阳黑子数 sunspot.year #1700-1988每年太阳黑子数 sunspots #1749-1983每月太阳黑子数 treering #...欧洲股市四个主要指标的每个工作日记录，共1860条记录。
#每个季度影响收入四个因素的记录 state.x77 #美国50个州的八个指标 USPersonalExpenditure #5个年份在5个消费方向的数据 VADeaths #1940...#两种细胞中辅因子浓度对酶促反应的影响 quakes #1000次地震观测数据（震级>4） randu #在VMS1.5中使用FORTRAN中的RANDU三个一组生成随机数字，...#饮食对鸡生长的影响 CO2 #耐寒植物CO2摄取的差异 DNase #若干次试验中，DNase浓度和光密度的关系 Indometh #某药物的药物动力学数据 Loblolly...sunspot.month #1749-1997每月太阳黑子数 sunspot.year #1700-1988每年太阳黑子数 sunspots #1749-1983每月太阳黑子数...欧洲股市四个主要指标的每个工作日记录，共1860条记录。
在这门课程里，你能学到如何用TensorFlow搭建自己的机器学习模型、用CNN实现图像识别算法、目标检测和文本识别、以及用时间序列预测太阳黑子的活动。 ?...TensorFlow实践课程对学员的知识要求并不高，只需要具有Python编程和高中数学基础，如果先学习一下之前吴恩达的机器学习专项课程不是必须的，但会对理解本课程有帮助。...课程内容 TensorFlow实践课程总共分为4个课程： 1、TensoFlow和机器学习、深度学习的介绍 在TensorFlow中构建计算机视觉的基本神经网络，以及如何使用卷积来改善神经网络。...2、TenSorFlow中的卷积神经网络 使用数据扩增、dropout、迁移学习来改进计算机视觉模型。...3、TenSorFlow中的自然语言处理 语言中的情感分析、单词嵌入、LSTM、序列模型预测单词等内容。
业务场景 先看几个具有代表性的需求 用户可用额度在20000～50000元，而且有借款记录，未还本金为0，性别为“男” 用户发生了A行为且未还本金大于5000 用户在1天内发生A行为次数大于等于3次 用户在...，以及用户画像数据如行为偏好、进件概率等 用户行为：即用户的动作，包括登陆、进件申请、还款，甚至前端点击某个按钮、在某个文本框输入都算 早期方案 ?...早期方案.png 早期方案存在以下痛点 至少两次跨部门沟通配合成本，周期被拉长 非实时消息推送，无法实现基于用户行为的实时推送场景 非实时效果验证，无法及时调整运营策略 系统搭建的目标 需要定义规则，提供可视化界面给业务人员动态配置...kafka中；而事件类数据主要来源于前端上报事件（有专门的服务接收再丢到kafka），关系型数据库里面也可以提取一些事件。...：兼容不同的推送方式 BloomFilter记录器：将推送用户和流水号记录到redis，用于幂等处理 推送事件记录器：将推送事件推入kafka 定时任务模块：基于elastic-job，处理定时推送任务
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