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NLTK-008：分类文本（有监督分类的更多例子）
句子分割： 句子分割可以看作是一个标点符号的分类任务：每当我们遇到一个可能会结束的句子的符号，我们必须决定他是否终止了当前句子。 #首先获得一些已被分割成句子的数据 #将他转换成一种适合提取特征的形式 import nltk sents
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AI系统创新Lab_News_【论文笔记】语音情感识别之手工特征深度学习方法
plet loss学习，使得锚点离负类远，离正类近。triplet loss的好处是类内距离变小，类间距离拉大。配合交叉熵的有监督学习，保留原始标签信息。 （4）通常在一定长度内，句子越长情感识别的准确率越高。并且情绪的信息往往在句子的中段，因此对于过长的句子掐头去尾。 （5）获
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C#经典案例实现（求单词在句子出现的次数，字符串倒序输出，用泛型实现两数交换等）
求单词在句子出现的次数 字符串倒序输出 用泛型实现两数交换 求雇员们的总工资 还原 求圆的周长，面积，体积 百钱百鸡 输出年份 求100以内的质数 求单词在句子出现的次数 class Cishu { public static void Getnum()
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持续部署 - 软件开发生产线 CodeArts
部署应该是无风险、按需进行的一键式操作。 持续交付 持续交付（CD） 是指，所有开发人员都在主干上进行小批量工作，或者在短时间存在的特性分支上工作，并且定期向主干合并，同时始终让主干保持可发布状态，并能做到在正常的工作时段里按需进行一键式发布。开发人员在引入任何回归错误时（包括
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华为云职业认证-华为云开发者学堂
HCIE-Cloud Service Solutions Architect 认证流程 认证价值 收获知识 认证体系覆盖多个前沿热门技术领域，通过学习，学员能紧跟技术发展趋势，获取最新的技术知识 收获技能 基于不同角色设计，理论知识与实践技能并重，采用笔试、实验、面试等考试形式，综合提升学员技能
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编译原理学习笔记（二十九）~习题：分析句子 id--id*id的 最右推导过程，画出分析树，找出和分析过程中每一步的对应关系。
题目 分析句子 id–id*id的 最右推导过程，画出分析树，找出和分析过程中每一步的对应关系。 语法如下： E → E - T （1） E → T （2） T → T * F （3） T → F（4） F → -F （5） F → id （6） 123456 分析表如下：
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文本摘要 - AI开发平台ModelArts
文本摘要 概述 抽取文本中的部分原句作为文本的摘要。 该算法按照既定标点符号等进行句子拆分，基于TextRank思想求出可代表该文档的句子作为其摘要。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs input_table 输入表表名 输入参数说明 参数名称 参数描述 参数要求 doc_id_col
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管理智能质检 - 云客服
管理智能质检 租户管理员通过配置句子、敏感词、质检规则、评分等完成智能质检管理配置。 管理句子 句子可通过一组语义、关键词等元素进行表达，通常指定一个完整的目的，本节介绍如何管理句子。 管理敏感词 本节介绍如何配置质检规则中的敏感词，进行质检管理。 配置质检规则 质检规则包括静默
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深度学习和层级结构
语言有着层级结构，大的结构部件是由小部件递归构成的。但是，当前大多数基于深度学习的语言模型都将句子视为词的序列。在遇到陌生的句子结构时，循环神经网络（RNN）无法系统地展示、扩展句子的递归结构，深度学习学到的各组特征之间的关联是平面的，没有层级关系，那么请问层级关系是重要吗，在哪些方面能够体现
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LeetCode刷题（134）～两句话中的不常见单词【 istringstream 流操作】
题目描述 给定两个句子 A 和 B 。 （句子是一串由空格分隔的单词。每个单词仅由小写字母组成。） 如果一个单词在其中一个句子中只出现一次，在另一个句子中却没有出现，那么这个单词就是不常见的。 返回所有不常用单词的列表。 您可以按任何顺序返回列表。 示例 1：
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AI平台ModelArts入门
ter Notebook编程环境的操作 了解详情 最佳实践 最佳实践 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。
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浅谈深度学习
像中的物体、人脸和交通信号等。这是因为深度学习模型可以从图像中提取特征，例如颜色、纹理和形状等。然后，这些特征可以被用于识别物体或人脸等。在语音识别领域，深度学习技术可以自动识别语音中的词语和句子。这是因为深度学习模型可以从语音信号中提取特征，例如音高、音强和时序等。然后，这些特
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浅谈深度学习Backbone
思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。这些网络经常使用的是resnet VGG等，而不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。
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深度学习的特征提取
传统的机器学习需要人工提取数据特征，而深度学习通过层次化的表示来完成特征的提取。层次化的表示是指用简单的表示逐步表达较复杂的表示。1. 如何理解简单和复杂的表示？ 2. 这种所谓层次化的表示的理论依据是什么？
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AI平台ModelArts资源
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深度学习之结构化输出
内的很多其他任务。例如语法分析——映射自然语言句子到语法结构树，并标记树的节点为动词，名词，副词等等。参考Collobert(2011) 应用深度学习到语法分析。另一个例子是图像的像素级分割，将每一个像素分配到特定类别。例如，深度学习可用于标注航拍照片中的道路位置(Mnih and
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英语翻译太难？我一怒之下用爬虫写了两个翻译脚本
作者简介：大家好，我是阿牛😜 💬格言：迄今所有人生都大写着失败，但不妨碍我继续向前！🔥 前言 它来了！它来了！作为一名程序员，英语句子不会翻译，这我不能忍，必须安排脚本！！！ 百度翻译版本（简单） 分析 进入百度翻译，F12进入网络中的全部，在你写你要翻译的东西时，在
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【华为云敏捷扑克牌】持续部署与发布—持续交付
什么是持续交付 持续交付（CD） 是指，所有开发人员都在主干上进行小批量工作，或者在短时间存在的特性分支上工作，并且定期向主干合并，同时始终让主干保持可发布状态，并能做到在正常的工作时段里按需进行一键式发布。开发人员在引入任何回归错误时（包括缺陷、性能问题、安全问题、可用性问
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深度学习之设计矩阵
的数据集时，我们也会提供一个标签向量 y，其中 yi 表示样本i 的标签。当然，有时标签可能不止一个数。例如，如果我们想要训练语音模型转录整个句子，那么每个句子样本的标签是一个单词序列。正如监督学习和无监督学习没有正式的定义，数据集或者经验也没有严格的区分。这里介绍的结构涵盖了大多数情况，但始终有可能为新的应用设计出新的结构。
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分享适合科学研究深度学习模型
序列转换、问答等 深度学习模型那么多，科学研究选哪个？序列到序列预测任务的图示语言建模（Next Token Prediction）作为一种训练方法，将时间或者位置t的序列标记作为输入，然后用这些标记来预测t+1的标记。在NLP任务中，该方法体现在：将句子或者单词作为输入送到神
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