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从面部表情实时情感分析 从面部表情实时进行人类情绪分析。 它使用了深度的卷积神经网络。 使用的模型在测试数据上的准确性达到63％。 实时分析器为当前情绪分配合适的表情符号。 模型实现是在keras中完成的。 一些预测的输出： 使用的表情符号： 实时情绪分析器快照 从图中可以明显看出，给定帧的模型预测是中性的。 模型架构 文件清单 facial Emotions.ipynb ：Jupyter笔记本，具有记录完整的代码，从开始到培训都说明模型准备。 可用于重新训练模型。 main.py ：主python webcam_utils ：用于从面部实时检测情绪的代码prediction_utils ：

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IK Analyzer 是一个开源的，基于 java 语言开发的轻量级的中文分词工具包。从 2006年 12 月推出 1.0 版开始， IKAnalyzer 已经推出了 4 个大版本。最初，它是以开源项目Luence 为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。 从 3.0 版本开始，IK 发展为面向 Java 的公用分词组件，独立于 Lucene 项目，同时提供了对 Lucene 的默认优化实现。 在 2012 版本中，IK 实现了简单的分词歧义排除算法，标志着 IK 分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。

分析编码后的.bin文件

Presto工作量分析器 工作量分析器收集Presto:registered:和Trino工作量统计信息，并对其进行分析。 分析提供了对分析工作负载的更好的可视性，并启用了查询优化-增强了群集性能。 Presto:registered:Workload Analyzer收集并存储 JSON，用于运行时执行的查询以及保存在Presto:registered:Coordinator内存中的所有历史查询。 收集过程的计算成本可忽略不计，并且不会以任何方式影响集群查询的执行。 确保您的工作目录中有足够的磁盘空间。 通常，压缩后的JSON文件大小为50kb-200kb。 目录 社区 加入我们的吧！ 特征 在后台连续收集和存储QueryInfo JSON，而不会影响查询性能。 将关键查询指标汇总到summary.jsonl文件中。 生成分析报告： 查询详细信息-查询峰值内存，查询读取的输入数据以及联接分布。 表活动墙时间利用率，以及通过表扫描读取的输入

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