压缩包分为三个部分,java工程(java的服务方,和java客户端) php工程,php的客户端 linux环境的服务方部署包以及脚本 其中myserver.tar.gz压缩包是linux环境的部署包, 在linux环境先解压, tar -zxvf myserver.tar.gz ./ 启动的时候进入 myserver/mysh/目录 然后运行 restart_thrift.sh 脚本就可以直接启动 ps 一下进程是否正常,如果错误请查看日志 然后就可以使用线下的php直接调用, 代码是从网上找到的,比较容易入门 当然也可以直接导入java目录下的java工程,直接运行服务端更简单

Java的Hprose Hprose是一个高性能的远程对象服务引擎。 它是一种现代，轻便，跨语言，跨平台，面向对象，高性能，远程动态通信中间件。 它不仅易于使用，而且功能强大。 您只需要一点时间来学习，然后就可以使用它轻松地构建跨语言跨平台的分布式应用程序系统。 Hprose支持多种编程语言，例如： 自动更快 动作脚本 ASP C ++ 镖 德尔福/帕斯卡 dotNET（C＃，Visual Basic ...） 高朗 Java JavaScript Node.js 目标C Perl PHP Python Ruby ... 通过Hprose ，您可以方便有效地在这些编程语言之间进行相互通信。 该项目是Hprose for Java的实现。 适用于Java文档的Hprose 2.0： :

学术搜索是一种行业化的搜索引擎,因其缺乏个性化、智能化的服务,使得用户的学术文献检索效率低下,海量的数字学术资源得不到充分利用。本研究跨语言智能学术搜索系统的设计与实现,旨在让用户可以在尽可能短的时间内找到所需学术资源。系统的几个关键技术包括:研究混合语种文本的分词技术;研究基于机器翻译的跨语言信息检索;研究搜索结果聚类算法在不同语言文本上的性能差异问题;研究基于聚类的个性化信息检索方法以及交互式查询扩展技术。实验测试结果表明:系统具有较好的扩展性,能为用户提供良好的学术检索服务。

情境化主题模型 上下文化主题模型（CTM）是一系列主题模型，这些主题模型使用语言的预训练表示形式（例如BERT）来支持主题建模。有关详细信息，请参见论文： Bianchi，F.，Terragni，S.，Hovy，D.，Nozza，D.，＆Fersini，E.（2021）。具有零镜头学习功能的跨语言情境主题模型。 EACL。 Bianchi，F.，Terragni，S.和Hovy，D.（2020年）。预培训是一个热门话题：上下文化文档嵌入可提高主题一致性 具有上下文嵌入的主题建模 我们的新主题建模系列支持许多不同的语言（即，HuggingFace模型支持的一种），并有两个版本： CombinedTM将上下文嵌入与旧的单词组合在一起，以使主题更连贯； ZeroShotTM是完成任务的理想主题模型，在该模型中，您可能在测试数据中缺少单词，并且，如果经过多语言嵌入训练，则可以继承多语言主题模型

1. qt中qml调用c++的函数； 2. qt中c++调用qml的函数； 3. qml注册c++对象，并实现函数之间的互相调用；

XLM 新增：添加了模型。 PyTorch训练的原始实现。 包括： XLM支持多GPU和多节点训练，并包含以下代码： 语言模型预训练： 因果语言模型（CLM） 屏蔽语言模型（MLM） 翻译语言模型（TLM） 胶微调 XNLI微调 有监督/无监督的机器翻译培训： 去噪自动编码器 并行数据训练 在线回译 安装 使用可编辑模式安装python软件包 pip install -e . 依存关系 的Python 3 （当前在版本0.4和1.0上测试） （生成并应用BPE代码） （仅用于清理和标记文本的脚本-无需安装） （用于fp16培训） I.单语语言模型预训练（BERT） 在下面的内容中，我们将说明如何下载和使用我们的预训练的XLM（仅英语）BERT模型。 然后，我们解释了如何训练自己的单语言模型，以及如何在GLUE任务上对其进行微调。 预先训练的英语模型 我

舆情分析

跨语言字幕 迄今为止，图像字幕大多以英语进行探索，因为大多数可用的数据集都使用这种语言。 但是，图像字幕的应用不应受到语言的限制。 跨语言图像字幕的研究对于地球上不会说英语的大量人口至关重要。 我们正在开发新颖的算法，以最小的标记工作量就能学习除英语以外的目标语言的图像字幕模型。 代码 数据集 Flickr8k-cn Flickr30k-cn 中国可可 火车 值 测试 火车 值 测试 火车 值 测试 图片 6,000 1,000 1,000 29,783 1,000 1,000 18,341 1,000 1,000 人工注释中文句子 30,000 5,000 5,000 -- -- -- 20,065 1,100 1,053 机器翻译中文句子 30,000 5,000 -- 148,915 5,000 -- 91,758 5,004

文本相似度计算被信息检索，问答系统，窃检测等广泛使用。 目前，大多数研究只是针对同一种语言的文本相似度，而跨语言文本相似度计算的研究很少，语言之间的差异使得跨语言文本相似度的计算非常困难，针对这种情况，本文提出了一种解决方案。基于WordNet的中文-老挝语跨语言文本相似度计算方法。 首先对医学上的中文文本和老挝文本进行预处理和特征选择，然后使用语义词典WordNet将中文文本和老挝文本转换为中间层语言，最后计算中间层中文和老挝文本之间的相似度。

SpringBoot2.x整合Kafka实现消息中间件的发送及消费监听业务，其序列化方式采用ProtoBuf协议实现跨平台、跨语言的数据传输方式。