Kodeine / Laravel-ACL Laravel ACL将基于角色的权限添加到Laravel 8.0+的内置身份验证系统中。 ACL中间件可以保护路由，甚至保护控制器方法。 目录 要求 该软件包的2.x版本需要PHP 7.2+和Laravel 6.0+ 1.x版本需要PHP 5.6+和Laravel 5.0+ 入门 使用composer安装软件包 composer require kodeine/laravel-acl 如果需要支持Laravel 5.x，请确保安装版本1.x。 composer require kodeine/laravel-acl "^1.0" 如果您在5.4之前的版本中使用Laravel，请在config / app.php文件中手动注册服务提供商 'providers' => [ 'Illuminate\Foundation\Provider

1：docker软件下载(百度网盘) 链接：https://pan.baidu.com/s/1qCRb52Rk5N8vsLqStIccTQ 提取码：ghf0 2：设置镜像安装位置 a.开始菜单右键->控制面板->管理工具->Hyper-V 管理器->虚拟机右键设置。 b.将默认C:\Users\Public\Documents\Hyper-V\Virtual hard disks\MobyLinuxVM.vhdx的文件拷贝到想要改变的路径,比如拷贝到D:\vmwork\Virtual Hard Disks路径下，然后点击浏览读取并确定保存设置 3：使用阿里云docker镜像加速 a.注册账

ACS 5.0版本以上进行ACL下发的配置

自然语言处理顶会ACL 2020在本周公布了接受论文的结果，本文整理了20篇已录用的高水平论文，分别来自世界各地顶级学术单位，涉及BERT、表示学习、对话、偏见等，大家来看下NLP领域最新研究是什么。

计算机网络课程设计报告ACL.doc

本项目记录NLP相关顶会（如ACL，EMNLP，NAACL，COLING，AAAI，IJCAI）的论文开源项目合集，同时欢迎各位同学提交问题，分享开源项目。 文章中一般很难把所有的细节都描述清楚，有代码至少给我们提供的参考和实现细节，所以我的初衷就是把这些项目整理出来，方便大家查阅！希望能够对相关同学有一点帮助！也强烈希望大家多多pr，一起维护起来，分享给更多的同学！ 资源列表 ACL集合 2019年 2020年 ACL2020任务模块，如下： 模块 文件 预训练语言模型及部分应用 QA问答系统及机器阅读理解 问题生成 自然语言推理 NAACL集合 2019年 EMNLP集合 2019年 臻于2020/6/27（哈工大SCIR实验室在读博士） 致谢 特别感谢导师老师的指导和支持 感谢贡献者：（哈尔滨工业大学本科生）；（哈尔滨工业大学本科生）；（NLP工程师，知乎： ）；（哈尔滨工业

情感分类常用数据集Twitter，针对aspect term进行分类，极性分为positive，negative， neutral。只有训练集和测试集，移除了有矛盾的情感极性

错误描述：oracle远程连接服务器出现 ORA-12170 TNS:连接超时 错误检查：有很多是oracle自身安装的问题，但是我这里服务器配置正常，监听正常，服务正常，远程可以ping通服务器。 这里主要是防火墙问题，解决办法： （1）关闭防火墙； （2）在防火墙中添加，orcale端口1521例外。 您可能感兴趣的文章:常用的Oracle doc命令(收藏)Oracle 多行记录合并/连接/聚合字符串的几种方法Oracle中字符串连接的实现方法php连接oracle数据库及查询数据的方法plsql连接oracle数据库报ora 12154错

WordGCN 使用图卷积网络在词嵌入中整合句法和语义信息 WordGCN概述 SynGCN概述：SynGCN使用图卷积网络来利用依赖上下文学习单词嵌入。 对于词汇表中的每个单词，该模型旨在通过基于使用GCN编码的依存关系上下文预测每个单词来学习其表示形式。 请参阅本文的第5节以获取更多详细信息。 依存关系 与TensorFlow 1.x和Python 3.x兼容。 可以使用requirements.txt安装依赖项。 pip3 install -r requirements.txt 安装用于评估学习的嵌入的。 可以从此下载本文中使用的测试和有效数据集拆分。 用提供的文件夹替换原始的~

一种用于关系三重提取的级联二进制标记框架 该存储库包含该论文的源代码和数据集：一种用于关系三重提取的新颖级联二进制标记框架。，，，袁田，。 ACL2020。 概述 提出的CasRel框架的核心是全新的观点，即我们将关系建模为将主体映射到对象的函数，而不是将关系视为实体对上的离散标签。更确切地说，我们不是学习关系分类器f（s，o）-> r，而是学习特定于关系的标记f_ {r}（s）-> o，每个标记都可以识别给定主题下的可能对象。一个特定的关系。在这种框架下，关系三重提取是一个分为两个步骤的过程：首先，我们确定句子中所有可能的主语；然后针对每个主题，我们应用特定于关系的标记器来同时识别所有可能的关系和相应的对象。 要求 此仓库已在Python 3.7和Keras 2.2.4上进行了测试。主要要求是： tqdm 编解码器 凯拉斯伯特= 0.80.0 tensorflow-gpu = 1.