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阅读认知觉醒这本书,自己做的 思维导图,与大家分享
人与人从出身开始就有很大的区别,环境,父母,家庭条件,户口等等。但是有很多东西是只能你自己来做的。外界带不给你这些。那就是人的认知。本人,通过阅读这本书,受益良多。希望有更多出身一般,希望通过自己努力来创出一番天地的朋友,一起来讨论和知道前人的智慧,努力创造和发扬更多的智慧,并且用在自己身上,为社会、为家人做更多的贡献。劳动是分生产力高低的,低生产力的内容,自然会有人去做。我希望做高生产力的内容。做更多对国家,对社会,对全人类有益的事情。
2024-02-22 14:37:03
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2024-02-06 03:01:38
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2024-02-03 21:12:12
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2024-02-02 15:32:53
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雅思听写词汇习语阅读资料 一套.zip
友情提醒下,这资料是纯英文版本,纯英文版本,纯英文版本。请注意下载,雅思听写词汇习语阅读资料 一套.zip。方便大家学习。
2024-01-22 09:42:03
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探索理想与现实之间的差距:RFID系统中使用移动阅读器进行连续扫描的实验研究
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2024-01-19 10:52:08
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研究论文
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斯坦福问答数据集2.0
## 关于数据集 - 数据集名称:SQuAD - 发布机构:斯坦福大学 Stanford University - 网址:https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ - 大小:0.0341 GB - 简介:斯坦福问答数据集(The Stanford Question Answering Dataset,简称SQuAD)是一个阅读理解数据集,由群众工作者在维基百科文章中提出的问题组成,其中每个问题的答案是来自相应阅读段落的一段文本或跨度,共有500多篇文章中有10万多个问答配对。 斯坦福问答数据集(2.0版本)于2018年由斯坦福大学发布,相关论文为Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD。
2023-12-22 16:48:28
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阅读理解数据集
机器学习
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iamQA:中文wiki百科QA问答系统,使用了CCKS2016数据的NER模型和CMRC2018的阅读理解模型,还有W2V词向量搜索,使用torchserve部署
iamQA 中文wiki百科问答系统,本项目使用了torchserver部署模型 知识库:wiki百科中文数据 模型:使用了的NER(CCKS2016数据)和阅读理解模型(CMRC2018),还有Word2Vec词向量搜索。 详细内容可以参考文章: 项目框架 模块介绍 ChineseWiki-master 功能:清洗wiki中文数据 相关项目: NER 功能:从问题中识别实体 例子:qurry:周董是谁? 》》 entiy:周董 模型:ALBERT 数据集:CCKS2016KBQA 相关项目: Word2vec 功能:如果实体不在知识库,则用W2V搜索近似实体 例子:entity:周董 >> ['周杰伦','JAY','林俊杰'] 相关项目: Entity linking 功能:根据NER或W2V得到的mention entity搜索知识库 Reader 功能:阅读理解文段,精确定位答
2023-12-22 16:42:56
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wiki
Python
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流动人口公共文化服务视阈下的图书馆阅读推广
文章用实例法分析了流动人口对图书馆利用率低的成因,从阅读推广的角度就培育流动人口社会组织,为流动人口定制个性化的信息服务,建立图书馆社区流动站等方面阐释了图书馆的各项推广服务。通过专注于流动人口的阅读推广活动,极大地促进流动人口对图书馆的利用率,从实践意义上丰富和推动图书馆的公共文化服务。
2023-12-16 09:07:12
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行业研究
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