在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型已经成为一种重要的技术手段，通过在大规模语料库上训练，模型能够学习到丰富的语言表示，进而用于多种下游任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。本文将详细介绍text2vec-base-chinese预训练模型的相关知识点，包括模型的应用、特点、以及如何在中文文本嵌入和语义相似度计算中发挥作用。 text2vec-base-chinese预训练模型是专门为中文语言设计的文本嵌入模型。文本嵌入是将词汇或句子转化为稠密的向量表示的过程，这些向量捕获了文本的语义信息，使得计算机能够理解自然语言的含义。与传统的one-hot编码或词袋模型相比，文本嵌入能够表达更复杂的语义关系，因而具有更广泛的应用范围。 text2vec-base-chinese模型的核心优势在于其预训练过程。在这一过程中，模型会通过无监督学习或自监督学习的方式在大量无标注的文本数据上进行训练。预训练模型通过学习大量文本数据中的语言规律，能够捕捉到词汇的同义性、反义性、上下文相关性等复杂的语言特性。这为模型在理解不同语境下的相同词汇以及不同词汇间的微妙语义差异提供了基础。 在中文文本嵌入模型的应用中，text2vec-base-chinese模型能够将中文词汇和句子转换为嵌入向量，这些向量在向量空间中相近的表示了语义上相似的词汇或句子。这种嵌入方式在中文语义相似度计算和中文语义文本相似性基准（STS-B）数据集训练中发挥了重要作用。中文语义相似度计算是判断两个中文句子在语义上是否相似的任务，它在信息检索、问答系统和机器翻译等领域都有广泛的应用。STS-B数据集训练则是为了提升模型在这一任务上的表现，通过在数据集上的训练，模型能够更好地学习如何区分和理解不同句子的语义差异。 text2vec-base-chinese模型的训练依赖于大规模的中文语料库，它通过预测句子中的下一个词、判断句子的相似性或预测句子中的某个词来训练网络。这使得模型在捕捉语义信息的同时，还能够学习到词汇的用法、句子的结构以及不同语言成分之间的关系。 值得注意的是，尽管text2vec-base-chinese模型在训练时使用了大规模语料库，但实际应用中往往需要对模型进行微调（fine-tuning），以适应特定的NLP任务。微调过程通常在具有标注数据的特定任务数据集上进行，能够使模型更好地适应特定任务的需求，从而提升模型在该任务上的表现。 在实际使用中，开发者通常可以通过指定的下载链接获取text2vec-base-chinese模型。这些模型文件通常包含了模型的权重、配置文件以及相关的使用说明。开发者可以根据自己的需求和项目特点选择合适的模型版本，并结合自身开发的系统进行集成和优化。 text2vec-base-chinese预训练模型在提供高质量中文文本嵌入的同时，为中文语义相似度计算等NLP任务提供了强大的技术支持。通过在大规模语料库上的预训练以及针对特定任务的微调，text2vec-base-chinese模型能够有效地解决多种中文自然语言处理问题，极大地促进了中文NLP领域的发展。

Spring Boot 是一个基于 Spring 框架的快速开发工具，它简化了创建独立的、生产级别的基于 Spring 应用的步骤。Spring Tool Suite (STS) 4 是一个强大的集成开发环境，专门针对 Spring Boot 应用程序进行优化，提供了一系列便利的开发工具。 在创建一个基本的 Hello World 项目时，首先需要安装并配置 STS 4。这个过程通常包括下载最新版本的 STS 4，然后通过 IDE 的向导引导进行安装。安装完成后，启动 STS 4，你将看到一个熟悉的 Eclipse 风格的工作台界面。 创建新项目时，选择 "Spring Starter Project" 模板。在这里，你需要填写项目的基本信息，如项目名称、groupId、artifactId 和版本号。同时，通过 "Dependencies" 部分，可以添加所需的 Spring Boot starter，例如 "web" starter，这将包含开发 Web 应用所需的基本依赖。 接着，构建 "Hello World" 控制器。在 "src/main/java" 路径下，创建一个新的 Java 类，通常命名为 "HelloController"。在类中，你可以定义一个处理 HTTP 请求的方法，比如 GET 请求的 "/hello" 路径。以下是一个简单的示例： ```java import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class HelloController { @GetMapping("/hello") public String hello() { return "Hello, Spring Boot!"; } } ``` 这里的 `@RestController` 注解表示这是一个 RESTful 控制器，而 `@GetMapping` 注解则标记了一个处理 GET 请求的方法。方法体返回的字符串将作为 HTTP 响应的正文。 项目创建完成后，需要配置应用的主类，通常命名为 "Application"。这个类通常包含 `@SpringBootApplication` 注解，该注解会启动 Spring Boot 的自动配置和应用上下文。在主类中添加 `public static void main(String[] args)` 方法，并调用 `SpringApplication.run(Application.class, args)` 来启动应用。 至此，基本的 Hello World 项目已经完成。运行主类，Spring Boot 将会自动配置并启动内嵌的 Tomcat 服务器。你可以在浏览器中输入 "http://localhost:8080/hello" 来查看结果，应该会显示 "Hello, Spring Boot!"。 在 STS 4 中，还可以使用内置的 Spring Boot 功能进行应用的调试、测试和性能监控。例如，通过 "Run as -> Spring Boot App" 启动应用，IDE 会显示日志输出，方便调试。此外，STS 4 提供了对 Spring Boot Actuator 的支持，可以通过 "/actuator" 端点获取应用的健康状况、指标和其他管理信息。 Spring Boot 和 STS 4 的结合为 Java 开发者提供了一个高效且功能丰富的开发环境，简化了创建和管理 Spring 应用的过程，使得开发人员可以更专注于业务逻辑，而非底层配置。通过学习和熟练掌握这些基础知识，可以大大提升开发效率和项目的质量。

下载后解压，把文件放到\sts-bundle\sts-3.6.3.SR1\dropins 下就可以，原来在网上找了很多有的很复杂，试了几个不行，在同学那里得到了这一个，解压后放过去，重启sts就可以了，很简单。重在分享，但是最低一下载分，下载后的同学成功了可以评论下，以便让更多人看到，谢谢，假如没分的话，评论留言，看到我会回复的

IEC62055-41 电能表预付费系统-标准传输规范(STS) 中文版.pdf

NIST随机数测试工具包，可以用来测试1000000一组以上的数组

语义文本相似度 Anant Maheshwari Simeng Sun Danni Ma Yezheng Li 抽象的 语义文本相似度（STS）衡量句子的含义相似度。 该任务的应用包括机器翻译，摘要，文本生成，问题解答，简短答案分级，语义搜索，对话和会话系统。 我们开发了具有多种功能的支持向量回归模型，包括使用基于比对的方法和基于语义组合的方法计算的相似度得分。 我们还使用BiLSTM和卷积神经网络（CNN）训练了句子的语义表示。 在测试数据集中，我们系统输出的人类评级之间的相关性高于0.8。 介绍 此任务的目的是测量给定句子对之间的语义文本相似性（它们的含义，而不是它们在语法上是否看起来相似）。 尽管进行这样的评估对人类来说是微不足道的，但是构建模仿人类水平性能的算法和计算模型却代表了一个困难而深刻的自然语言理解（NLU）问题。 范例1： 中文：小鸟在水盆里洗自己。 英文释义：这只鸟

Python爬虫（二） 学习Python爬虫过程中的心得体会以及知识点的整理，方便我自己查找，也希望可以和大家一起交流。 —— requests库实践 —— 文章目录Python爬虫（二）—— requests库实践 ——1.京东商品页面的爬取2. 实例3：百度360搜索关键词提交3. 网络图片的爬取和存储 1.京东商品页面的爬取 import requests url = https://item.jd.com/100004770249.html try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding = r.appar

requests安装和使用 　　下载安装：pip install requests #requests模块 import requests #发送请求 content:以二进制的形式获取网页的内容 response=requests.get(http://www.baidu.com).content.decode() #response=requests.request(get,http://www.baidu.com).content.decode() print(response) 添加请求头和参数 import requests url=http://www.baidu

标准传输规范(STS)是一套安全消息协议，允许用于售电设备（POS）与预付费电能表之间传递信息，它适用于几种消息类型，如：信用、配置控制、显示与测试指令。它进一步规范了实用化的设备和编码，用于售电系统内使用的加密密钥的安全管理（产生、保存、补救和传递）。

vCenter Server Appliance 检查STS证书是否过期脚本 ssh登录vCenter，上传并执行脚本