语言检测器 PHP类可任何自由文本中检测语言。 它遵循描述的方法,将给定的文本标记为 (在执行此步骤之前,我们先清除空白)。 然后,我们对tokens进行排序,并与语言model进行比较。 这个怎么运作 我们需要的第一件事是一个language model (看起来像),用于在分类时将文本与之进行比较。 这一过程必须任何事之前完成的,它可以用类似的脚本生成。 // register the autoloader require 'lib/LanguageDetector/autoload.php' ; // it could use a little bit of memory, but it's fine // because this process runs once. ini_set ( 'memory_limit' , '1G' ); // we load the con
2023-04-06 15:17:02 492KB php paper textrank languagedetector
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2023-04-06 10:54:35 1.89MB shell编程 linux-shell shell命令行
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概括 这是一个安卓应用程序,用于蓝牙体重秤 AViTA SC-101 读取测量值。 执照 该软件“按原样”提供,不提供任何形式的明示或暗示的保证,包括但不限于适销性、特定用途的适用性和不侵权的保证。 在任何情况下,作者或版权持有人均不对任何索赔、损害或其他责任承担任何责任,无论是在合同诉讼、侵权行为或其他方面,由软件或软件的使用或使用或其他原因引起的或与之相关的软件。
2023-04-06 10:01:40 1.29MB Java
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DFA_in_Java 创建一个程序 (java) 的练习,该程序 txt 文件中读取 DFA,获取用户输入字符串,并输出 DFA 是否接受或拒绝该字符串。 编码 DFA - 设计一种将 DFA 表示为文本文件的方法。 DFA 的文本文件有 6 个部分。 第一部分是 DFA 接受的字符串类型的描述。 下一行是州的总数,然后是 DFA 的字母表。 我有一个用于开始状态的字段,尽管我的所有示例 DFA 文件都状态 0 开始。接受状态是与状态位置相对应的数字。 最后转换有状态,下一个状态基于 0 输入,下一个状态基于 1 输入。 转换函数基于书中描述的转换表。 示例:description 此 DFA 接受以 1 结尾的字符串。 状态数量 2 字母表 01 开始状态 0 接受状态 1,# transition from state 0 0,0,1 transitions from s
2023-04-06 09:16:13 5KB Java
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通过网页中提取文本来构建用于藏文自然语言处理的大规模文本语料库
2023-04-05 22:54:11 1.5MB 研究论文
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NNFusion是一种灵活高效的DNN编译器,可以DNN模型描述(例如TensorFlow冻结模型和ONNX格式)生成高性能可执行文件。以高效的编译器为核心,NNFusion的目标是: 促进全栈模型优化 提供无框架的代码生成功能 支持新的加速器设备作为目标推理设备 谁应该考虑使用NNFusion? 想要加快其预定义或预训练的DNN模型的执行性能的开发人员。 希望将其经过预训练的模型作为无框架源代码且库依赖性最小的开发人员。 想要快速尝试新的编译器优化思想或对某些特定模型进行自定义优化的研究人员。 :raising_hands: 突出特点 提供全栈优化机制,包括: 数据流图优化,例如CSE,编译时常量折叠等。 特定于模型的内核选择,内核协同调度,内核融合和自动内核调谐器集成。 静态内存布局和布局优化。 提供提前和源到源(模型到代码)的编译,以减少运行时的开销并消除库/框架的依赖关系。 支持流行的DNN模型格式,包括
2023-04-05 19:56:36 86.94MB C++
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用Python进行Ansys数据分析 分析Ansys仿真中提取的数据。
2023-04-05 19:01:27 178KB JupyterNotebook
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地位 实验性的。 不要复制。 日出时钟硬件 日出时钟的原理图和PCB文件。 该日出时钟试图使用数字LED(SK6812)将用户睡眠中轻轻唤醒,以模拟日出,并使用I2S单声道放大器通过其cr脚的扬声器同时播放舒缓的声音。 1个显示器不足以查看用户在处理干眼症时遇到的时间,因此有3个显示器能够显示几个字符,每个字符都带有大字体。 同样,没有触摸屏,因此用户无需看大的触觉按钮就可以更改设置。 日出时钟的样子: 该项目使用了我的。
2023-04-05 15:30:07 478KB
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python批量上市公司年报中获取指定内容.rar
2023-04-05 02:08:51 20KB python
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sensor_feature_extraction sensor_feature_extraction 可穿戴惯性传感器数据中计算 100 多个特征。 这些特征是统计的、基于信号处理的和生物力学的。 步态周期事件检测还计算几个与步数/步幅相关的指标。
2023-04-04 13:13:10 13KB
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