社交媒体为许多人提供了一个在线表达情感的机会。 对用户情绪进行自动分类可以帮助我们理解公众的偏爱，公众有很多有用的应用程序，包括情感检索和意见汇总。 短文本在Web上很普遍，尤其是在推文，问题和新闻标题中。 现有的大多数社会情感分类模型都集中在长文档传达的用户情感的检测上。 在本文中，我们介绍了一种用于对短文本进行用户情感分类的多标签最大熵（MME）模型。 MME通过对多个用户共同评分的多个情感标签和价进行建模，从而生成丰富的功能。 为了提高该方法在变尺度语料库上的鲁棒性，我们进一步开发了一种针对MME的协同训练算法，并将L-BFGS算法用于广义MME模型。 在现实世界中的短文本集合上进行的实验验证了这些方法对稀疏特征进行社会情感分类的有效性。 我们还演示了生成的词典在识别传达不同社会情感的实体和行为中的应用。 （C）2016 Elsevier BV保留所有权利。

本文实例讲述了php使用curl_init()和curl_multi_init()多线程的速度比较。分享给大家供大家参考，具体如下： php中curl_init()的作用很大，尤其是在抓取网页内容或文件信息的时候，例如之前文章《php使用curl获取header检测开启GZip压缩》就介绍到curl_init()的强大。 curl_init()处理事物是单线程模式，如果需要对事务处理走多线程模式，那么php里提供了一个函数curl_multi_init()给我们，这就是多线程模式处理事务的函数。 curl_init()与curl_multi_init()的速度比较 curl_multi_ini

语言:English (United States) 突出显示网页上的多个文本。 网页中的多高亮文本，使用空格分隔。 甚至突出一个字符！

Multi-channel / high bit resolution formats, 2001-12-04

文本多标签分类-BERT-Tf2.0 该存储库包含针对多标签文本分类的预训练BERT模型的Tensorflow2.0实现。 脚步 从下载数据 借助download_bert.sh下载预训练的模型权重 运行train_bert.py 训练损失和准确性 测试损失和准确性

multi_gpu_test 在多GPU机器上使用PyTorch进行并行化（已在Google Cloud GPU机器上测试） 设置带有一个或多个GPU的Google云机的脚本（要购买GPU机，请参阅以获取说明） Pytorch安装步骤/脚本 测试实用程序以检查多GPU执行 安装步骤 购买GPU机器后（有关说明，请参见 ） 运行first.sh-这将为后续步骤安装基本实用程序 运行second.sh-按照显示的链接中的说明获取Nvidia的驱动程序。 此存储库中提供了针对Ubuntu 16.04的安装（在second.sh中-默认情况下已注释） 使用nvidia_smi确认正确的安装 运行third.sh-这将安装anaconda，pytorch。 执行多GPU测试 conda激活伯特 python multi_gpu.py 请注意，这30个输入的批次分布在8个GPU上-7个G

多目标Jaya算法简称MOJaya，是一种基于SPEA2（提高强度帕累托进化 算法）和Jaya算法的新型优化算法。 Multi-objective Jaya Algorithm (MOJaya)

MO-NILM：一种用于 NILM 分类的多目标进化算法MO-NILM: A multi-objective evolutionary algorithm for NILM [1] Machlev, R.、Belikov, J.、Beck, Y. 和 Levron, Y. (2019)。MO-NILM：一种用于 NILM 分类的多目标进化算法。Energy and Buildings, 199, 134-144. ‏ [ 2] Tian, Y., Cheng, R., Zhang, X., & Jin, Y. (2017)。PlatEMO：用于进化多目标优化的 MATLAB 平台 [教育论坛]。IEEE 计算智能杂志，12(4)，73-87。

这是具有非支配排序和拥挤距离方法 (MOBO2) 的多目标倭黑猩猩优化器 (MOBO) 的 Matlab 代码。开发了三个版本的 MOBO， 如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 在这三个版本中，总体而言，MOBO2 方法与其他两种方法相比具有更好的性能。 这是为解决无约束优化问题而编写的。 然而，它也可以通过约束处理方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应修改。 根据问题需要修改常用参数和算法特定参数。 MOBO算法的详细信息，请参考和引用如下： 达斯，AK，尼库姆，AK，克里希南，SV 等。多目标倭黑猩猩优化器（MOBO）：用于多标准优化的智能启发式。 知识信息系统（2020）。https://doi.org/10.1007/s10115-020-01503-x

具有网格索引方法的多目标 Bonobo 优化器 Multi-objective Bonobo optimizer with grid-index approach 这是具有网格索引方法的多目标倭黑猩猩优化器 (MOBO) 的 Matlab 代码。它被命名为MOBO1。 这是具有网格索引方法的多目标倭黑猩猩优化器 (MOBO) 的 matlab 代码。开发了三个版本的 MOBO， 如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 在这三个版本中，总体而言，MOBO2 方法与其他两种方法相比具有更好的性能。 这是为解决无约束优化问题而编写的。 然而，它也可以通过约束处理方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应修改。 根据问题需要修改常用参数和算法特定参数。 MOBO算法的详细信息，请参考和引用如下： 达斯，AK，尼库姆，AK，克里希南，SV 等。多目标倭黑猩猩优化器（MOBO）：用于多标准优化的智能启发式。 知识信息系统（2020）。