在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
制作配置https所需文件，server.jks servertrust.jks，上传至服务器
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。
提示：要移除匹配项的高亮显示，请输入： :nohlsearch 提示：如果您想要仅在一次查找时忽略字母大小写，您可以使用 `c： /ignorec <回车>`
CREATE Function [dbo].[ConvertSyntax](@paraStr nvarchar(2000))
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
本周推出的最新版谷歌移动操作系统Android Pie，其最轻松的功能之一就是Smart Linkify。它是一种API，可在文本中检测到地址，电话号码和其他此类实体时添加可点击链接。虽然这可能听起来像是魔法一般，但这一切都归功于AI。
前面几个章节我们使用到了 Lucene 的中文分词器 HanLPAnalyzer，它并不是 Lucene 自带的中文分词器。Lucene 确实自带了一些中文分词器，但是效果比较弱，在生产实践中多用第三方中文分词器。分词的效果直接影响到搜索的效果，比如默认的 HanLPAnalyser 对「北京大学」这个短语的处理是当成完整的一个词，搜索「北京」这个词汇就不一定能匹配到包含「北京大学」的文章。对语句的处理还需要过滤掉停用词，除掉诸于「的」、「他」、「是」等这样的辅助型词汇。如果是英文还需要注意消除时态对单词形式的影响，比如「drive」和「driven」、「take」和「taked」等。还有更加高级的领域例如同义词、近音词等处理同样也是分词器需要考虑的范畴。
在编程和数据处理中，首字母缩略词是句子的缩写版本。Python 是一种有效的语言，用于构造首字母缩略词、简化任务和简单地传达更大的句子。本课展示了如何使用 Python 及其一些潜在的应用程序从单词中制作首字母缩略词。
AutoKey 在许多 Linux 发行版中都是现成的软件包。该项目的 安装指南 包含许多平台的说明，也包括了从源代码进行构建的指导。本文使用 Fedora 作为操作平台。
VIM是一个强大的编辑器，上古程序开发工具神器无须过多解释，linux必备！具体详情可以参考官方网站[1]或者推荐文章[2]，掌握VIM就是多练多用，一张图涵盖大部分快捷键。
搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。
我们平时接触最多的就是各类媒体的新闻报道，他们向读者或观众传输他们的想法，而各个媒体都有他们自己的立场，根据他们自己的偏见，从而对同一件事的报道可能有不同的措辞，从而对观众的想法产生影响。
每个公司都有不同的标准，目的是为了保持统一，减少沟通成本，提升团队研发效能。所以本文中是笔者结合阿里巴巴开发规范，以及工作中的见闻针对 Java 领域相关命名进行整理和总结，仅供参考。
简洁清爽的代码风格应该是大多数工程师所期待的。在工作中笔者常常因为起名字而纠结，命名已经成为我工作中的拦路虎，夸张点可以说是编程5分钟，命名两小时！
I solve it by changing the button with CCSM (CompizConfig Settings Manager):
如上图所示，index中有这样四个字段：title content question answer。要查询这四个字段，支持最多输入5个关键词模糊查询，多关键词以空格隔开。
ROOT：要处理文本的语句 IP：简单从句 NP：名词短语 VP：动词短语 PU：断句符，通常是句号、问号、感叹号等标点符号 LCP：方位词短语 PP：介词短语 CP：由‘的’构成的表示修饰性关系的短语 DNP：由‘的’构成的表示所属关系的短语 ADVP：副词短语 ADJP：形容词短语 DP：限定词短语 QP：量词短语 NN：常用名词 NR：固有名词 NT：时间名词 PN：代词 VV：动词 VC：是 CC：表示连词 VE：有 VA：表语形容词 AS：内容标记（如：了） VRD：动补复合词 CD: 表示基数词 DT: determiner 表示限定词 EX: existential there 存在句 FW: foreign word 外来词 IN: preposition or conjunction, subordinating 介词或从属连词 JJ: adjective or numeral, ordinal 形容词或序数词 JJR: adjective, comparative 形容词比较级 JJS: adjective, superlative 形容词最高级 LS: list item marker 列表标识 MD: modal auxiliary 情态助动词 PDT: pre-determiner 前位限定词 POS: genitive marker 所有格标记 PRP: pronoun, personal 人称代词 RB: adverb 副词 RBR: adverb, comparative 副词比较级 RBS: adverb, superlative 副词最高级 RP: particle 小品词 SYM: symbol 符号 TO:”to” as preposition or infinitive marker 作为介词或不定式标记 WDT: WH-determiner WH限定词 WP: WH-pronoun WH代词 WP$: WH-pronoun, possessive WH所有格代词 WRB:Wh-adverb WH副词
代码首先是给人看的，其次才是给机器看的。 烂代码特征：可读性差、逻辑混乱、性能低下。 1.奇葩项目(模块)名 项目(模块)名称使用汉语拼音、英汉双拼、超长的字母集。 项目(模块)名称应该使用言简意赅的英文单词或短语，可代表项目(模块)意图即可。 2.奇葩包名 包名称使用毫无意义的单个字母或另类的单词。 正常的包结构名称应该以官网或产品域名的倒序为基础包，然后细分service、dao等。基本上常用的包名也就那几个，没必要为了体现出自己的不同而新创包名，如果真的有必要建新包名，应该使用名词性质的单词。 3
📷 前言 Android代码规范内容非常多，但对我们最有用& 最有影响的莫过于 Android代码的命名规范 可是，有很多人容易忽略Android代码的命名规范，从而导致代码的可读性 & 维护性非常差，最终导致开发效率 & 维护效率降低 今天，我将根据 Google Java 编程规范 & Google 官方 Android 编码规范，为大家带来一份全面 & 清晰的Android代码命名规范，希望你们会喜欢。 目录 📷 1. 为什么 规范 Android 代码命名？ 增强代码的可读性 增强代码的可维护性 正
前言 Android代码规范内容非常多，但对我们最有用& 最有影响的莫过于 Android代码的命名规范 可是，有很多人容易忽略Android代码的命名规范，从而导致代码的可读性 & 维护性非常差，最终导致开发效率 & 维护效率降低 今天，我将根据 Google Java 编程规范 & Google 官方 Android 编码规范，为大家带来一份全面 & 清晰的Android代码命名规范，希望你们会喜欢。 ps：最近在筹备一个”和我一起写Android“的活动，需要各大读者的帮
参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/376111503
之前介绍过众多的motion，根据移动范围来排序的话有 l、e、w、j等等，但是面对那么长的代码文件，仅仅使用这几个简单的motion不知道要移动多少次才能找到我想要的代码，这个速度有时候还不如我用鼠标移动光标。vim作为编辑器之神当然提供了快速移动光标的方式了，这篇文章我们就来了解一下如何使用vim在代码间进行快速跳转。
在Python中，字符串可以用单引号或双引号括起来。'hello' 与 "hello" 是相同的。您可以使用print()函数显示字符串文字：
很多朋友也是看着这套系列算法拿到很多offer！所以也是想分享给更多朋友，帮助到有需要的朋友。
自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。
如果在将所有大写字符转换为小写字符、并移除所有非字母数字字符之后，短语正着读和反着读都一样。则可以认为该短语是一个 回文串 。
每个公司都有不同的标准，目的是为了保持统一，减少沟通成本，提升团队研发效能。所以本文中是笔者结合阿里巴巴开发规范，以及工作中的见闻针对Java领域相关命名进行整理和总结，仅供参考。
2，全局元素被直接赋予font-size 设置为 14px，line-height 设置为 1.428， （段落）元素还被设置了等于 1/2 行高（即 10px）的底部外边距（margin）
（段落）元素还被设置了等于 1/2 行高（即 10px）的底部外边距（margin）
虽然谷歌学术每年都会出这样一期榜单，但今年的榜单，对AI学界和业界尤为重要！为什么这么说呢？
自然语言处理（NLP）领域的机器翻译是一项备受关注的任务，它致力于使用计算机自动将一种语言的文本翻译成另一种语言。这一领域涉及到深度学习、神经网络和大规模语料库的应用，为我们提供了强大的跨语言沟通工具。本文将深入研究机器翻译的原理、常见的技术方法，并提供一个基于Transformer模型的简单实例。
“Reaction宣言”文档在2013年发布，它聚焦于：如何在互联网场景中构建健壮可用的应用系统，如何在各种形式的外部访问（事件、关联调用、负载、错误异常）中保证系统的稳定性。
JSON_OBJECT接受逗号分隔的键：值对列表(例如，‘MyKey’：colname)，并返回包含这些值的JSON对象。可以指定任何单引号字符串作为键名；JSON_OBJECT不强制任何命名约定或对键名进行唯一性检查。可以为值指定列名或其他表达式。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
Json_array接受表达式或(更常见的)逗号分隔的表达式列表，并返回包含这些值的JSON数组。Json_array可以在SELECT语句中与其他类型的SELECT-Items结合使用。可以在可以使用SQL函数的其他位置指定json_array，例如在WHERE子句中。
文本生成是自然语言处理的一个核心子领域，它涉及使用模型来自动创建自然语言文本。这种生成可以是基于某些输入的响应，如图像或其他文本，也可以是完全自主的创造。
iText for mac是一款OCR截图文字识别工具，通过截图、拖拽图片，即可以从扫描版的PDF等任意图片中识字，并且可以很好的解决摘抄和批注需求，帮助用户识别图片中文字，节约时间，提高效率。
只有当函数只有10行甚至更少时才会将其定义为内联函数（inline function)。当函数体比较小的时候，内联该函数可以令目标代码更加高效。内联那些包含循环或switch语句的函数是得不偿失的。如果一个inline函数会在多个源文件中被用到，那么必须把它定义在**.h头文件**中。 定义函数时，参数顺序为：输入参数在前，输出参数在后。这一点并不是必须遵循的规则，输入/输出两用参数（通常是类/结构体变量）混在其中，会使得规则难以遵循。 包含文件的名称及次序：C库、C++库、其他库的.h、项目
文件命名一律采用小写，不用驼峰式，尽量见名思义，看见文件名就可以知道这个文件下的大概内容。 其中测试文件以test.go结尾，除测试文件外，命名不出现。
传统安全建设思路要求将网络按照安全等级划分，形成不同属性的安全域，如外网接入域、核心交换域、对外发布域、办公终端域及安全管理域等，并基于各个安全域的安全等级来制定相应的域间隔离与访问控制策略。通常根据不同强度要求的安全策略，所选用和部署的安全产品也会有针对性。例如外网接入域的边界，除了常规的防火墙之外，还会选择DDoS清洗系统、入侵防御系统等；在核心交换域，依据其流量全面的特点，部署全栈的流量分析和资产治理类系统；在安全管理域，部署集中管理和事件审计类平台；而在对外发布域的边界，则会选择更加深入和有针对性的细粒度防护产品，例如Web应用防火墙，即WAF产品，也是我们今天讨论的重点。
面试过程通常从最初的电话面试开始，然后是现场面试，检查编程技能和文化契合度。几乎毫无例外，最终的决定因素是还是编码能力。通常上，不仅仅要求能得到正确的答案，更重要的是要有清晰的思维过程。写代码中就像在生活中一样，正确的答案并不总是清晰的，但是好的推理通常就足够了。有效推理的能力预示着学习、适应和进化的潜力。好的工程师一直是在成长的，好的公司总是在创新的。
选自 kurzweilai 机器之心编译 参与：Jane W，吴攀 普林斯顿大学计算机科学家发明的技术可以像文本编辑软件对文字和 Adobe Photoshop 对图像一样对人的声音进行编辑。 正在研发中的「VoCo」软件使得添加或者替换语音中的词变得容易，仅仅通过编辑语音的文字转录（transcript）。新词将会自动合成到讲话中 —— 尽管这些词并没有出现在录音中。 该系统使用一个成熟的算法来学习和重建一段特定的声音。这将会使编辑播客和视频中的解说词更加容易，或者在将来，根据联合开发者 Adam Fi
被这些话弄糊涂的不只是外行。即使是那些专门从事平面设计和排版的人也会将两者混为一谈。
大家都说，Power Query里输入函数太痛苦了，既要分大小写，又不能带提示自动完成输入！
问题： linux中whereis和which的区别： whereis python which python whereis是一个文件查找命令，会把所有带文件名的地址都显示出来 which是准确查看可执行文件位置的命令，可以在该位置下对文件进行修改
从图中，我们很容易发现 ERNIE1.0 对于 BERT 的改进是在 MLM 任务。在论文，作者阐述了三种不同的 mask 技巧：
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。
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