文本 案例hugging face
用python写一个保存文本到文件的函数
用python写一个保存文本到文件的函数 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 可以通过Python的文件操作来实现保存文本到文件的功能。下面是一个保存文本到文件的函数的示例： ```python def save_text_to_file(text, file_path): try: ......
文本识别分类系统python，基于深度学习的CNN卷积神经网络算法
## 一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一段文字，识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中，文 ......
xpath解析案例-全国城市名称爬取
url： https://www.aqistudy.cn/historydata/ 1.获取热门城市的城市名称： 2.获取所有城市的名称： 3.用竖杠符号连接xpath： ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战
强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 ......
xpath解析案例-4k图片解析下载
1.li标签_a标签_获取img标签中src和alt属性: 2.图片名称中文乱码的解决方式： 3.图片下载保存到指定文件夹： ......
基于SpringBoot实现SSMP整合的案例源码
案例介绍：基于SpringBoot实现SSMP整合的案例之一（案例分析与模块创建） - 掘金 (juejin.cn) 源码下载：点我 ......
zemax光学设计-案例5-一个fTheta透镜与坐标断点
案例5 – f-theta透镜与坐标断点 1、 波长632nm 2、 ENPD = 50mm 3、 F# = 3 4、 扫描角度 10deg 5、 双胶合 BK7+F2 6、 视场 0°即可 目标：学习坐标断点(旋转反射镜改变光束位置) 多重结构组态中，附加数据#：3 (选择第三个面的第三个参数作为 ......
zemax光学设计-案例5-一个fTheta透镜与坐标断点
案例5 – f-theta透镜与坐标断点 1、 波长632nm 2、 ENPD = 50mm 3、 F# = 3 4、 扫描角度 10deg 5、 双胶合 BK7+F2 6、 视场 0°即可 目标：学习坐标断点(旋转反射镜改变光束位置) 多重结构组态中，附加数据#：3 (选择第三个面的第三个参数作为 ......
2. 入门案例
# 1. IOC 入门案例 **对于入门案例，我们得先**`分析思路` 然后再`代码实现`， ## 1.1 入门案例思路分析 **(1)Spring 是使用容器来管理 bean 对象的，那么管什么?** - **主要管理项目中所使用到的类对象，比如(Service 和 Dao)** ......
案例4_一个变倍扩束镜
案例4 – 变倍扩束镜（无焦系统）1、 波长550nm2、 ENPD = 10mm3、 扩束倍率：3X 、 5X 、8X4、 视场 0 deg5、 4片 N-BK76、 玻璃约束 2-15-2 、 空气约束0.5-1000-0.57、 系统总长TOTR 235mm优化函数操作数设置REAY 光线与选 ......
zemax光学设计-案例1-单透镜指标
案例1 – 单透镜 1、 使用F d C光 2、 ENPD = 25mm 3、 F/# = 4 则 EFFL = 4 * 25 = 100mm 4、 FOV = 0 5、材料 BK7 目标 ： 学习查看Ray fan 和Spot 优化前 ： 变量与优化函数： 优化前后对比 优化前点列图： 像差 二 ......
案例5-一个fTheta透镜与坐标断点
案例5 – f-theta透镜与坐标断点1、 波长632nm2、 ENPD = 50mm3、 F# = 34、 扫描角度 10deg5、 双胶合 BK7+F26、 视场 0°即可目标：学习坐标断点(旋转反射镜改变光束位置)多重结构组态中，附加数据#：3 (选择第三个面的第三个参数作为paramete ......
zemax光学设计-案例2-双胶合Doublet
案例2– 双胶合透镜 1、 使用F d C光 2、 ENPD = 50mm 3、 F/# =8 (相对孔径倒数) 4、 FOV = 10 5、玻璃最小边缘厚度和中心厚度4mm，最大中心厚度为18mm 6、正透镜用缅玻璃，负透镜用火石玻璃 分别使用的是BK7+F2 以及将玻璃材料选为替换作为变量后优化 ......
【Me】：将一行文本写入指定文件名的文本文件批处理代码
【Me】：将一行文本写入指定文件名的文本文件，批处理代码怎么写 【AI】：以下是将一行文本写入指定文件名的文本文件的批处理代码： ``` @echo off set /p text="请输入要写入文件的文本：" set /p filename="请输入要写入的文件名：" echo %text% > ......
ConcurrentHashMap使用案例（单词数量统计）
### 前言 - 目标：实现单词数量统计 - 过程：首先使用26个英文字母，每个字母200个，将26*200个字母打乱顺序存入26个txt文件中。 使用26个线程，每个线程统计一个txt文件的200个字母。26个线程同时操作这一个Map集合。 最终想要得到的结果为：a：200（a被统计了200次）， ......
网络计划技术——供应链网络规划案例
供应链网络是由供应商、制造商、分销商和零售商等组成的一个综合体系，用于管理和协调产品的流动和交付。它涵盖了从原材料采购到产品销售的整个过程，包括物流、库存管理、信息流等方面。一个高效的供应链网络能够实现资源的优化配置、降低成本、提高交付速度和客户满意度，从而增强企业的竞争力和业务成功。供应链网络是由 ......
【机器翻译中的多语言文本融合】如何利用多语言文本融合技术提高机器翻译的准确性？
[toc] 机器翻译一直是人工智能领域中的一个重要研究方向，它可以帮助人们更好地理解不同语言之间的差异。然而，机器翻译的准确性一直以来都是一个棘手的问题，因为机器翻译依赖于大量的文本数据进行训练，但是它并不了解上下文语境的重要性。因此，如何提高机器翻译的准确性一直是人工智能领域的研究热点。本文将探讨 ......
【机器翻译中的文本自动调整】如何利用文本自动调整技术提高机器翻译的准确性？
[toc] 机器翻译是一种非常重要的技术，可以帮助人们跨越语言和文化障碍，进行信息传递和交流。然而，机器翻译的准确性是一个重要的问题，为了提高其准确性，需要利用一些文本自动调整技术。本文将介绍如何利用文本自动调整技术提高机器翻译的准确性。 ## 1. 引言 机器翻译中，文本自动调整技术是指利用计算机 ......
数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用
[toc] 数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用 随着数据量的不断增长，数据挖掘已经成为了一个热门领域。在数据挖掘中，文本挖掘是一个极其重要的部分。文本挖掘可以用于各种应用场景，例如文本分类、情感分析、命名实体识别等。本文将介绍数据挖掘中的文本挖掘算法原理与应用。 ## 1. 引言 数据挖掘中的文本挖 ......
【机器翻译中的文本相似度分析】如何通过相似度分析提高机器翻译的准确性？
[toc] 机器翻译是人工智能领域的重要应用之一，其目的是将一种语言的文字表达方式翻译成另一种语言的文字表达方式，以便人们能够更好地理解和交流。然而，机器翻译的准确性一直是一个备受争议的话题。本文将介绍机器翻译中的文本相似度分析技术，通过相似度分析来提高机器翻译的准确性。 ## 1. 引言 机器翻译 ......
sentence-transformers(SBert)中文文本相似度预测(附代码)
sentence-transformers(SBert)中文文本相似度预测(附代码) https://blog.csdn.net/weixin_54218079/article/details/128687878 https://gitee.com/liheng103/sbert-evaluate ......
自然语言处理中的文本摘要：从文本到算法
[toc] 18. "自然语言处理中的文本摘要：从文本到算法" 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是指将自然语言(例如英语、中文等)转化为计算机可处理的格式的技术。在NLP中，文本摘要(Text Segmentation)是一个非常重要的任务，它的目的是将 ......
基于多模态文本处理的自然语言处理：从文本到语音
[toc] 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支，它涉及语音识别、文本生成、机器翻译、语义理解、情感分析、问答系统等任务，其目标是使计算机理解和生成人类语言。近年来，随着深度学习算法的不断发展，NLP技术也取得了巨大的进展，各种N ......
自然语言处理中的情感分析：从文本到情感
[toc] 《13. "自然语言处理中的情感分析：从文本到情感"》 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其目的是让计算机理解和处理人类语言。在NLP中，情感分析(Emotion Analysis)是一个重要组成部分，其目的是从自 ......
智能安全应用案例：打造智能安全新体验
[toc] 智能安全应用案例：打造智能安全新体验 随着人工智能技术的不断发展，智能安全也越来越受到人们的关注。智能安全是指借助人工智能技术对智能系统进行安全保护的一种技术。本文将介绍一种智能安全应用案例，以展示智能安全的重要性和价值。 背景介绍 随着大数据和云计算技术的普及，越来越多的企业开始将数据 ......
tSNE算法在自然语言处理中的应用：文本降维和可视化
[toc] 2. 技术原理及概念 t-SNE(Toeplitz-Stochastic Neural Network)是一种常用的文本降维和可视化算法，它的核心思想是将高维文本数据映射到低维空间，同时保持数据的一致性和相关性。t-SNE算法由Yann LeCun等人在1990年提出，它利用矩阵运算和图 ......
安全监督软件中的深度学习技术：应用案例研究
[toc] 安全监督软件中的深度学习技术：应用案例研究 随着现代网络安全问题的不断加剧，安全监督软件的需求也越来越高。安全监督软件可以用于监控网络流量、识别恶意活动、分析安全漏洞等，帮助组织提高网络安全水平。在这个背景下，深度学习技术的应用成为研究热点之一。本文将介绍深度学习技术在安全监督软件中的应 ......
从隐私保护到AI隐私保护：隐私隐私保护的跨隐私保护治理框架实践案例
[toc] 标题：《从隐私保护到AI隐私保护：跨隐私保护治理框架实践案例》 背景介绍 随着人工智能技术的广泛应用，隐私保护问题也日益突出。数据隐私泄露、算法歧视等问题引发了公众的担忧和不满。为了保障AI应用的安全性和隐私性，有必要建立一套跨隐私保护的治理框架，以规范AI隐私保护的各个环节。本文将介绍 ......
大型网站技术架构 核心原理与案例分析--阅读笔记
第一章 大型网站架构演化大型网站软件系统的特点 大型网站软件系统的特点高并发、大流量高可用海量数据用户分布广法、网络情况复杂安全环境恶劣需求快速变更、发布频繁渐进式发展大型网站架构演化发展历程大型网站的技术挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务一旦需要处理数以 P 计的数据 ......