三菱GS驱动操作指南

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。

gcc编译器是一款由GNU打造的编程语言编译器软件，支持处理C语言、Fortran、Pascal、Objective-C、Java等多种语言，实用性强，能够帮助用户进行高效的编译工作。gcc编译器是一套以 GPL 及 LGPL许可证所发行的自由软件，适用于windows的各个操作系统。 【gcc编译器使用说明】 1、在gcc--4.9.1的平级目录建一个编译目录 2、配置 ../gcc-4.9.1/configure --prefix=/usr/local/gcc-4.9.1 --enable-threads=posix --enable-stage1-checking=release --enable-stage1-languages=c,c++ --disable-multilib 3、编译 make 4、安装 make install 5、修改环境变量 export PATH=/usr/local/gcc-4.9.1/bin/:$PATH 6、查看gcc版本 gcc -v

CityEngine-Philadelphia_example案例操作详解

DATASNAP 的资料很少，初学者不错的资料

python与mysql基础 Python操作MySQL数据

操作系统是管理计算机硬件资源，控制其他程序运行并为用户提供交互操作界面的系统软件的集合。操作系统是计算机系统的关键组成部分，负责管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本任务。操作系统的种类很多，各种设备安装的操作系统可从简单到复杂，可从手机的嵌入式操作系统到超级计算机的大型操作系统。目前流行的现代操作系统主要有Android、BSD、iOS、Linux、Mac OS X、Windows、Windows Phone和z/OS等，除了Windows和z/OS等少数操作系统，大部分操作系统都为类Unix操作系统。

一份非常好的操作系统整理资料，图表和文字说明都很简要，有助于理解Windows和Linux，目前为第二版。

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