解决codeSmith7无法获取MySQL的表和列的comment属性值，打开codeSmith安装目录下的\SchemaProviders文件夹，替换相应的SchemaExplorer.MySQLSchemaProvider.dll文件，然后重启codeSmith即可。

数据集以 ZIP 格式上传。数据集包含数据集的 5 个变体，有关变种的详细信息和详细分析读取并引用研究论文 file/opensearch/documents/92841/Dataset.csv

comment.csv

PowerDesigner->Tools->Execute Commands->Edit/Run Scripts 将comment覆盖name。 将name自动填充到注释(comment)。

有毒评论分类 这是我在主持的有毒评论分类比赛的代码。 从的基本代码完全修改到另一个级别 要下载数据集，请运行get_data.sh 任务 数据集包含来自Wikipedia对话页编辑的评论。 这是大量的维基百科评论，被人类评分者标记为有毒行为。 毒性类型为： toxic severe_toxic obscene threat insult identity_hate 该方法 创建一个整体模型来预测每种评论的每种毒性的可能性。 记录了我的方法的完整解释 安装先决条件 运行install.sh，然后运行pip install -r requirements.txt 尖端 确保使用嵌入原始预处理，以确保可以导入最高百分比的嵌入

Kaggle-有毒评论分类挑战 第33名解决方案 私人LB：0.9872，33 / 4551 公众LB：0.9876、45 / 4551 这是《和代码，我在4,551个团队中排名第33。 有关我的方法的更多信息，请参见我的。 我们的任务是处理多标签分类问题； 特别是，任务是将在线评论分为6类： toxic ， severve_toxic ， obscene ， threat ， insult ， identity_hate 。 竞争指标是每个预测类别的单个AUC的平均值。 方法摘要： 嵌入物： 在比赛数据上本地训练的fastText嵌入 预训练嵌入（具有相似性插补）： 型号（显示最佳私人成绩）： CapsuleNet（ 0.9860私有，0.9859公开） RNN版本1（ 0.9858私有，0.9863公开） RNN版本2（0.9856私有，0.9861公开） 两层CN

java工具源码通讯 从源代码文件中删除注释和文档的工具 它可以在C，C ++和Java上正式使用。 它可能也适用于具有相同注释类型的任何语言。 rcom会对原始文​​件进行备份，该原始文件具有相同的名称并附加了字符“〜”。 安装 make install 它默认安装在/ usr / local中 例子 要查看所有选项，请键入rcom --help 删除所有类型的评论 rcom -ac file.c file2.c file3.c 仅删除Javadoc注释 rcom -j java main.java 删除块注释并将其替换为空行 rcom -be c++ file.cpp 使用I / O重定向删除内联注释 rcom -i java < file.java 笔记 带有三字母组合的文件?? /和??' 可能会失败，因为rcom不会用等号替换三部曲。 执照 GNU通用公共许可证v3

weibo_comment 使用 nodejs 开发的 基于新浪微博开放平台的评论数据设备分析系统 快速开始 npm install node xx.js 注意 1、 访问新浪微博的数据接口需要 使用OAuth 2.0 的授权机制，获取到 access_token 详细: 我会在另外一篇博客介绍，非线上的环境怎么使用微博的认证授权机制，开发者在本地就可以访问微博API 2、 评论抓取的api https://api.weibo.com/2/comments/show.json 3、 关键字过滤 是否要过过滤出来一些评论 filterWord = '1799', openFiter = true ;//ture 为开启关键字过滤 结果展示 抓取了一条微博做测试， 只看 魅族和小米的数据 抓取的所有评论数量 1202 45 占比 3.74 % MEIZU M

PowerDesigner 中name和comment 互换脚本，可以使用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

本代码是官方代码的注释版本，有兴趣的可以下载阅读。除了注释和可视化代码外，其余部分都没有任何修改，截止2020.08.09 请配合或者进行阅读，体验更好 This repository represents Ultralytics open-source research into future object detection methods, and incorporates our lessons learned and best practices evolved over training thousands of models on custom client datasets with our previous YOLO repository . All code and models are under active development, and are subject