模板安装： 1. 解压压缩包后得到”template”与”static”两个文件夹，上传至网站根目录。 2. 登录网站后台-首页-快捷菜单-粘贴上短视控制器路径-保存（可看图一） 3. 短视PC设置,/admin.php/admin/dscms/configweixin

Notepad++中文版是一款非常有特色的编辑器，是开源软件，可以免费使用。 功能有： ①、内置支持多达 27 种语法高亮度显示(囊括各种常见的源代码、脚本，值得一提的是，完美支持 .nfo 文件查看)，也支持自定义语言； ②、可自动检测文件类型，根据关键字显示节点，节点可自由折叠/打开，代码显示得非常有层次感！这是此软件最具特色的体现之一； ③、可打开双窗口，在分窗口中又可打开多个子窗口，允许快捷切换全屏显示模式(F11)，支持鼠标滚轮改变文档显示比例，等等； ④、提供数个特色东东，如 邻行互换位置、宏功能，等等...现在网上有很多文件编辑器，这个却是不可多得的一款，不论是日常使用还是手写编程代码，都能让你体会到它独有的优势和方便。 支持的语言: C, C++ , Java , C#, XML, HTML, PHP, Javascript

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词嵌入的连续空间主题模型 描述 实现了带有单词嵌入的连续空间主题模型，这是Daichi Mochihashi的增强模型。 环境 C ++ 14+ lang ++ 9.0 提升1.71.0 glog 0.4.0 gflag 2.2.2 boost-python3 python3 用法 准备基于文档的语料库并将其分为训练数据集和验证数据集 用MCMC训练ETM。 $ make $ ./cstm -ndim_d=20 -ignore_word_count=4 -epoch=100 -num_threads=1 -data_path=./data/train/ -validation_data_path=./data/validation/ -model_path=./model/cstm.model 参考

电子取款机 这是Adji B. Dieng，Francisco JR Ruiz和David M. Blei题为“嵌入空间中的主题建模”的论文的代码。 （Arxiv链接： ://arxiv.org/abs/1907.04907） ETM在相同的嵌入空间中定义单词和主题。 ETM下的单词可能性是分类的，其自然参数由单词嵌入与其指定主题的嵌入之间的点积给出。 ETM是一个文档模型，可学习可解释的主题和单词嵌入，并且对于包含稀有单词和停用词的大量词汇表具有较强的鲁棒性。 依存关系 python 3.6.7 pytorch 1.1.0 数据集 所有数据集均经过预处理，可以在以下位置找到： （其中包含停用词，用于展示ETM停用词的鲁棒性。） 可以在文件夹“ scripts”中找到所有用于预处理给定ETM数据集的脚本。 20NewsGroup的脚本是独立的，因为它使用scikit-learn

主题感知的多轮对话生成模型 在多轮对话系统中，生成与对话语境一致的回复是核心挑战之一。为了解决多轮对话系统中的主题不一致问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 首先，多轮对话系统中存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。 本文的模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 多轮对话系统的发展历程可以分为三阶段：基于规则的对话系统、基于检索的对话系统和基于数据驱动的神经网络对话系统。在基于规则的对话系统中，对话规则是固定的，对话生成是基于规则的。在基于检索的对话系统中，对话生成是基于检索的结果。在基于数据驱动的神经网络对话系统中，对话生成是基于大规模数据集的学习结果。 然而，当前的多轮对话系统仍然存在一些问题，如上下文内容不相关、对话主题不连续等。这些问题使得对话系统生成的回复不具有一致性，无法保持对话的主题一致性。为了解决这些问题，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型。 该模型使用层次化的联合注意力机制，将上下文信息与主题信息融入到对话生成中。这种机制可以捕捉到对话中的主题信息，并生成与对话语境一致的回复。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 主题一致性是多轮对话系统的核心挑战之一。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 在多轮对话系统中，主题感知是非常重要的。为了保持对话的主题一致性，本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。 本文提出了一种主题感知的多轮对话生成模型，该模型可以捕捉主题特征信息，并将其融入到对话生成中。实验结果表明，本文提出的对话模型在客观指标和主观指标上都取得了较好的效果，能保持对话的主题一致性。

keil单调的白底主题难免会让人产生视觉疲劳，该工具里有仿VS的黑色主题.当然，如果你觉得这些都不合你心意也可自己制作配色方案

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