答辩记录： （1）E-R图与系统功能不对应，比如“考生成绩”答：考生成绩由教师给出，并非管理员。 （2）考虑面向用户制作手机页面吗？答：考虑过，但不好实现，体现在图片大小不一致，上传图片困难。 （3）考虑设计缴费功能吗？若设计缴费功能计划采用什么接口？ 答：考虑过但还未实现，是后续的努力方向；计划采用第三方对接如支付宝、微信、银行卡等。（4）演示报名的全部流程 （5）论文第四章没有功能简介，数据库比重过多，缺少详细设计部分。 （6）数据库主键、外键不明确。
前面我们刚刚介绍了语音识别的第一步《《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析（一）---结构化思维》，这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。
其实就几个步骤： 1：用程序先把所有验证码（已知的，单个的）的灰度值放入一个数组 2：分割未知验证码，把未知验证码的一个一个数字或字母分割出来 3：分别取分割验证码的 灰度值 4：将分割验证码的灰度值与数组中的灰度值进行匹配，匹配程度最大的，即可能就是该码
本文介绍了TensorFlow的基础知识，并通过多个示例来演示了如何使用TensorFlow来解决不同的机器学习问题。其中包括线性回归、支持向量机、最近邻方法、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。文章还介绍了TensorFlow的高级用法，包括生产环境、多GPU和多节点设置等。
数学之美 序章 正如爱因斯坦说：从希腊哲学到现代物理学整个科学史中，不断有人力图把表面上极为复杂的自然现象归结为几个简单的基本概念和关系。 简单性和模块化是软件工程的基石，分布式和容错性是互联网的生命。 第一章：文字和语言vs数字和信息 在香农博士提出的信息论之后，数学和语言才开始有了交集。 我们无法记住所有的文字，通过聚类使得同个文字具有多个意思，但是也带来了歧义，而通过上下文，大多数情况下能去除歧义。 文字不是信息的载体，而非信息本身。使用其他载体也能存储同样意义的信息。 罗塞塔石碑上面记载着埃及历史，
del_f：文章中待删除的空格，换行符，逗号，句号，感叹号等符号，可根据文章内容调整。
今年3月末，我们在arXiv网站发布了大语言模型综述文章《A Survey of Large Language Models》的第一个版本V1，该综述文章系统性地梳理了大语言模型的研究进展与核心技术，讨论了大量的相关工作。自大语言模型综述的预印本上线以来，受到了广泛关注，收到了不少读者的宝贵意见。
在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
本文介绍了机器学习中的10个最重要的算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K-means、PCA、异常检测和推荐系统。这些算法在各种应用场景中都有广泛应用，比如图像分类、文本分类和推荐系统等。文章还介绍了如何通过随机梯度下降法解决大规模机器学习问题，以及如何使用在线学习和分布计算来提高机器学习算法的性能。
《Python程序设计（第3版）》，（ISBN：978-7-302-55083-9），董付国，清华大学出版社，2020年6月第1次印刷，2021年1月第6次印刷，山东省一流本科课程“Python应用开发”配套教材，清华大学出版社2020年度畅销图书（本书第二版为2019、2020年度畅销图书）
第一章 一、内联块 display: inline-block; 1、特征： 1.1 块级元素在一行显示 （得到内联元素的属性） 1.2 内联元素支持宽高 （得到块的属性） 1.3 没有宽度的时候，内容撑开宽度 （得到内联元
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的研究价值，成为了近年来的研究热点。
【新智元导读】 台大李宏毅老师的深度学习课程以其深入浅出和全面性而受到大家的欢迎。是不可多得的、较为全面的系统的深度学习中文教材。目前，他们在网上贴出了2017年的最新课程《机器学习及其深层与结构化》，包括 TensorFlow 介绍、深度学习模型的基础架构、用于反向传播的计算图、深度学习语言模型、深度学习芯片等等。我们第一时间带来课程设置和相关资源。 2017年台大李宏毅中文深度学习课程来了。课程名称是“机器学习及其深层与结构化（NTUEE Machine Learning and having it D
关于图文识别功能相关技术的实现 转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8908906.html 上一章，写的是SSL证书配置，中间折腾了好一会，在此感谢SSL证书发行商的协助；这次我就讲讲ocr识别的问题，先说说需求来源吧。。。 之前因为风控每次需要手动P协议文件和身份证(脱敏)，还要识别证件及图片文件的内容，觉得狠狠狠麻烦，遂就找到了技术总监，技术总监一拍脑袋，额，小邹啊。。。 呃，一开始并没抱太大希望，不过还是花了些心思做了些需求实现的调研
转载请注明源地址：http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/8908906.html
第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第二章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直径。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提—
总第73篇 本篇为书籍《数学之美》的一部分读书笔记，分两篇来完成，只摘录了书中我个人认为重要的、典型的部分章节的部分内容分享出来，有兴趣的可以自己买来看看。 01|文字和语言vs数字和信息: 1、数字、文字和自然语言一样，都是信息的载体，而语言和数学的产生是为了记录和传播信息。 2、通信模型 发出者发出的信息源先编码然后经过信道传输给接收者，接受者进行解码以后获得发出者的信息。 在通信时如果信道较宽，信息不必压缩可以直接传递，如果信道很窄，信息传递之前需要尽可能压缩，然后在接受端进行解压缩。 3、文字的
从感知器到支持向量机 上一章我们介绍了感知器。作为一种二元分类器，感知器不能有效的解决线性不可分问题。其实在第二章，线性回归里面已经遇到过类似的问题，当时需要解决一个解释变量与响应变量存在非线性关系的问题。为了提高模型的准确率，我们引入了一种特殊的多元线性回归模型，多项式回归。通过对特征进行合理的组合，我们建立了高维特征空间的解释变量与响应变量的线性关系模型。 随着特征空间的维度的不断增多，在用线性模型近似非线性函数时，上述方法似乎依然可行，但是有两个问题不可避免。首先是计算问题，计算映射的特征，操纵高维的
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 Facebook公司CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在一次采访中表示，到2030年，人们将能使用先进的智能眼镜将自己“传送
最近很多小伙伴找我要一些 Linux 基础资料，于是我翻箱倒柜，把这份华为大牛总结的 Linux 归纳笔记找出来，免费共享给大家！ 据说有小伙伴靠这份笔记顺利进入 BAT 哦，所以一定要好好学习这份资料！ 资料介绍 这份资料非常全面且详细，从 Linux 常用命令到 Linux 常用操作，再到网络管理、性能优化，几乎覆盖了 Linux 基础学习的方方面面，非常适合初学者入门！ 资料也按目录进行编排，每一章下面都有更具体的内容： 而且，这份资料不是扫描版的，里面的文字都可以直接复制，非常便于我们学习： 如
给定若干视频文件，为其批量添加三层弹幕，要求弹幕文字嵌入到原始画面下方，不遮挡原始画面中的有效内容。假设原始画面中主要背景色为白色。
首页：短视频平台把视频放在了首页，界面则相对简洁，顶部导航栏只有菜单，关注，发现，同城录像等按钮。短视频是随机呈现的，用户只能够刷新页面更换想看的视频。但好在用户对所观看的短视频也有过滤选项，可以长按减少类似作品，提高了一定的精准性。也可以选择在顶部设置频道分类，用户可以横向切换。短视频平台开发基本都使用了瀑布两列式分布，这样可以很好的排列不同尺寸的视频。并显得错落有致。在上部加入了搜索栏的功能，用户可以直借搜索自己喜欢的用户，内容。增加显示了最近热门提示在搜索框中，或直接在导航栏开辟了一个热搜按钮，打开直接显示最近的日榜和周榜。
目前，许多网站采取各种各样的措施来反爬虫，其中一个措施便是使用验证码。随着技术的发展，验证码的花样越来越多。验证码最初是几个数字组合的简单的图形验证码，后来加入了英文字母和混淆曲线。有的网站还可能看到中文字符的验证码，这使得识别愈发困难。
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
关注网赚的朋友对视频号带货应该有所了解，与其他平台带货类似，发布视频，介绍某个产品，挂上推荐购买链接，当用户通过你的推广链接购买产品时，你就可以转到money了，很直观，是吧。
而人类能轻易地把「大写字母」单词剔除问题，识别出藏在混乱的大写字母中的真正问题，做出回答，从而通过测试。
这本给高中生的人工智能选修教材让许多人惊诧：现在高中生都这么前沿了么？甚至在海外，也有许多网友将其视为中国AI进一步崛起的一个证明。
任意时间、任意地点、任意语言的自由通讯无时无刻不在改变着人们的思维方式和生活方式 1.语言是思维的载体，是人类交流思想、表达情感最自然、最直接、最方便的工具 2.人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占知识总量的80％以上 3.2008年1月中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第21次中国互联网络发展状况统计报告》表明，中国互联网上有87.8%的网页内容是文本表示的 4.面对文本大数据，我们面临怎样的机遇和挑战？
下面是《Android Studio开发实战 从零基础到App上线》（第一版）一书用到的工具和代码资源： 1、本书使用的Android Studio版本为2.2.3，因为Android官网现在不提供该版本的下载，所以博主把该版本的64位安装包上传到了百度网盘，点击https://pan.baidu.com/s/1o80opRG进入下载页面。 如需32位的Android Studio安装包，可前往Android官网页面下载。 2、本书使用的Android NDK版本为r13b，64位NDK安装包的下载页面为https://pan.baidu.com/s/1qXZLMsG 如需32位的NDK安装包，可前往Android官网页面下载。 3、本书提供所有示例源码的demo工程下载，旧版源码（适配Android Studio 2.2）的下载页面为https://pan.baidu.com/s/1c1LXlKG，新版源码（适配Android Studio 3.2）的下载页面为https://pan.baidu.com/s/14NE2DD-frXxuDXUAlTfRaw，最新的源码可访问我的github获取，github地址是https://github.com/aqi00/android2。 4、本书提供配套的ppt课件下载，课件的下载页面为https://pan.baidu.com/s/1kMcHvS4X8u5qdrBD6eUVIg。 源码与各章的对应关系表见下图：
什么是智能文档处理？针对文本数据处理尤其是纯文本，大家通常会想到使用自然语言处理（Natural language processing，NLP）技术来解决语义理解及分析处理工作。关于自然语言处理技术的研究有很长历史，针对不同层面文本处理和分析有很多技术点，常见技术例如分词与词性标注、命名实体识别、句法结构分析、文本分类、文本摘要等功能。
2017年十本必读的大数据&人工智能领域书籍，你都读过吗？
《Neutral Network for Machine Learning》（机器学习中的神经网络）系列课程，是深度学习大神 Geoffrey Hinton 毕生所学之作，也是他目前唯一一门的公开课。 Hinton 何许人？之前介绍过，他是深度学习的开山祖师，三大巨头（另2位巨头是 Yann LeCun 和 Yoshua Bengio，其中 Yann LeCun 是Facebook的人工智能研究总监，CNN（卷积神经网络）之父，同时也是 Hinton 的学生！）。 金庸小说里常见的桥段是，主角偶然的机
PDF 文档是现在很常用的格式，有时候需要把 PDF 文档转换成图片或文档、合并内容、甚至编辑内容等，都需要借助相关软件。然而目前有些 PDF 软件要么需要付费，又或者功能比较零散单一。
DAMA认证的教材，没报考也没报班，但是买了书。一些知识“知道”和成体系往往是两码事，证不证的不重要，含金量如何也不重要，重要的是读书本身就是有收获的。
本文摘要： 通过简单Python技术，实现日出10000个可过视频号去重的视频，从而获得视频号流量。 假设一个视频100个曝光，10000个视频，就是100w 个曝光，以数量取胜，让你不再愁流量。 本文中出现的代码，都会在文末完整地提供给大家，方便你通过【复制+粘贴】大法开启赚钱项目。 关注网赚的朋友对视频号带货应该有所了解，与其他平台带货类似，发布视频，介绍某个产品，挂上推荐购买链接，当用户通过你的推广链接购买产品时，你就可以赚到money了，很直观，是吧。 我从网上其他大V博主里，摘取了一些做视
You have used 1 of 1 submissions 单选题 (1points)
思路 之前写过python爬取起点中文网小说，多线程则是先把爬取的章节链接存到一个列表里，然后写一个函数get_text每次调用这个函数就传一个章节链接，那么就需要调用n次该函数来获取n章的内容，所以
为什么会有这么多的体力活呢？怎么才能真正摆脱复制粘贴式的工作，提高办公自动化快人一步呢？
让我们总结一下到目前为止我们所涵盖的内容。空白板假设显然是错误的:婴儿出生时就有相当多的核心知识,一套丰富的关于他们以后将会遇到的环境的普遍假设。他们的大脑回路在出生时就组织得很好,并在各种领域给他们很强的直觉:物体、人、时间、空间、数字….他们的统计技能非常出色——他们已经成为崭露头⻆的科学家,他们复杂的学习能力使他们能够进步地收敛到世界上最合适的模型上。
自然场景下的文字检测与识别是近年来的热点研究方向之一，也是很多计算机视觉技术实现应用时的重要步骤。相较于技术已经相对成熟的打印文档文字识别，自然场景中的文本识别仍具困难，比如文字的呈现可以有多种方向、多样的颜色和字体等，这些情况都为文字检测与识别技术在现实生活中的应用带来了挑战。
很多人在看外文文献时，苦于无法下载全文，而pubmed、sci-hub在国内又经常挂机，需要一个稳定的文献获取工具。今天给大家介绍GeenMedical
_blank：浏览器会另开一个新窗口显示document.html文档 _parent：指向父frameset文档 _self：把文档调入当前页框 _top：去掉所有页框并用document.html取代frameset文档 tittle属性：指明连接的信息
细菌中的转录和翻译以偶联的转录/翻译形式同时进行，因为在mRNA的合成尚未结束时，核糖体就已经开始翻译了。
近期，2023年度视觉与学习青年学者研讨会 (Vision And Learning SEminar, VALSE) 在无锡圆满落幕，此研讨会是图像视觉领域的重磅会议。作为智能文档处理领域代表的合合信息自然不会缺席，合合信息出席会议并进行智能文档处理技术研发与实践成果分享，重点介绍了其在版面分析与文档还原技术实现上的新突破。
频频登上Github Trending和Paperswithcode 日榜月榜第一，
自从去年ChatGPT问世一来，代替程序员开发的话题一直不断。最近一个月更是火的一塌糊涂。ChatGPT到底能不能真的代替程序员？让我们通过一个安卓APP的开发任务深度体验一下。 当然，这个文档我也尝试去用ChatGPT来写。我的感受是：有些可以用，但关键部分还得自己写。 1.项目介绍 我想用它做个有用的东西，在我切换网络代理时，能够帮我测试该代理的性能。具体来说就是可以自动访问我想要的网站，并显示一下速度。最终就是下面的这个样子： 2．技术选型 由于要做成APP，我还想使用Python来写。所以，我选择
最近主要是完成专业内的一些课程作业，比如Oracle数据库、JaveEE、搜索引擎等作业。国内大学总是会学很多课程，其实对多数学生来说，一些课程都不知道学着有什么意义。这点国外做的较是不错，在英国UWS当交换生的时候，可以选择自己喜欢的课程，这样也就有很大的兴趣去学习这些知识点。
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