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为加强高校图书馆统计工作、促进高校图书馆统计工作的规范化建设,将统计学的相关理论和方法具体应用于高校图书馆工作之中,针对高校图书馆的统计现状,探讨了高校图书馆统计工作中的制度建设和指标体系建设,指出了高校图书馆统计指标应该符合的具体要求:目的性、科学性、度量性和可比性;并侧重于业务管理级统计指标对高校图书馆的重点统计指标作了详细说明。

MODBUS RTU，是现在工控行业非常重要的一个现场应用协议。相信做工控现场的师兄都知道。我也因需要，做了个从站，方便大家使用。 经自己3个星期的努力，终于把MODBUS RTU在STM32F407控制器上成功实现了，每句话都加注了详细的说明。

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命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别和分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体，并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程： 数据收集和标注：收集包含命名实体的文本数据，并为每个实体标注相应的标签（实体类型）。 特征提取：从文本数据中提取有用的特征，如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练：使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。 模型评估和调优：使用评估数据集来评估训练得到的模型性能，并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别：使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体，使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用，例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据，并提供有关实体的结构化信息，为后续的分析和应用提供基础。