CURVE类 模型几何类 从ENTITY类派生 曲线的抽象类 派生类:ELLIPSE, STRAIGHT, INTCURVE 封装了共用的边函数 派生类重载成员函数 ENTITY CURVE ELLIPSE STRAIGHT INTCURVE

ARUBA RAP-3WN用户培训手册.pdf

歌曲歌词数据集 数据： ： 使用LSTM并使用Word2vec进行分析的阿姆歌词 RNN（带反馈的神经网络）在NLP和语言建模中非常有用 递归神经网络也可以用作生成模型。 这意味着，除了用于预测模型（进行预测）之外，他们还可以学习问题的序列，然后为问题域生成全新的合理序列。 这样的生成模型不仅对研究模型学习问题的能力有用，而且对问题域本身也有更多的了解。 参考： : 埃德·希兰（Ed Sheeran）歌词参考（N Gram） n-gram模型广泛用于统计自然语言处理中。 在语音识别中，使用n元语法分布对音素和音素序列进行建模。 为了解析，对单词建模，以使每个n-gram由n个单词组成。 n-gram模型经常受到批评，因为它们缺乏任何对远程依赖的明确表示。 这是因为对于n元语法模型，唯一的显式依赖性范围是（n − 1）个标记，并且由于自然语言包含许多无界依赖性的情况（例如w

2017嘻哈 2017 Rap专辑的文本挖掘和情感分析 许多说唱歌手声称会向世界传递积极的信息，而在听歌词时，要相信这一点通常会很有挑战性。 如何通过情感分析对一些专辑进行测试？ 情感分析是一种用于文本的自然语言处理技术，用于检测作者的整体意见（否定，中立或肯定）。 数据 我知道必须是最好的数据库之一，歌词是由其社区转录的。 为了获得歌词，我使用了的Python库 它非常有用，但不幸的是无法获得专辑的所有歌词，我不得不对每首歌进行查询。 我分叉了他的仓库，并尝试改善了他的脚本，但意识到他的图书馆正在使用Genius.com的API，该API仅允许请求艺术家和歌曲。 所以我以某种方式解决了它，使我的修改不适合他的库。 我使用Beautiful Soup从专辑页面中抓取了歌曲的标题，然后循环播放以请求所有带有lyricsGenius的歌曲。 这是怎么回事 我编写了一个脚本来处理每

Q-Rap（www.QRap.org.za）是QGIS（www.qgis.org）的无线电网络规划插件。

用友T+ RAP(Rapid Application Platform)快速应用开发平台 是一个通过B/S方式操作平台数据的轻量级工具，轻松实现档案、单据和报表的开发，普通用户无需编写任何代码，即可轻松完成复杂的功能，真正做到所见即所得。 该开发平台基于.NET体系，是在T+架构之上，通过框架重用、组件重用完成了业务逻辑和元数据自动生成的过程。RAP涵盖了整个T+业务开发的全过程，包括档案、单据、报表、自定义页面等，可以快速对档案、单据和报表的列和栏目进行增删改，快速自定义页面和自定义按钮。

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说唱发生器 RNN用于生成Darius Fuller的说唱歌词 背景 我是一个热爱音乐的人。 我最喜欢听的音乐类型之一是嘻哈/说唱，因为在大多数情况下，他们都注重抒情。 近年来，随着分类为“”的歌曲的流行，在这方面的关注已经减少，导致一些“真正的嘻哈”音乐迷看不起目前受到关注的音乐家。 对现代说唱音乐的部分批评通常集中在歌词和歌曲由于其简单性而令人难以忘怀。 在学习递归神经网络（RNN）时，我看到了劳伦斯·莫洛尼（Laurence Moroney）的一段，该解释了在训练一批爱尔兰诗集之后如何使用AI生成诗歌。 这激发了一个尝试与现代说唱歌词相同的想法。 我之所以特别决定选择这种类型，是因为我很熟悉这种类型，并认为这些歌曲可能比较罗word，因为艺术家经常不唱歌。 要增加一种变化，在这种情况下，我想以有偏见的方式进行数据收集，以便结果可以尽可能地模仿原始资料。 但是，我将尝试在生成的文

行人属性识别 基于VesPA，WPAL的一些行人属性识别方法。 PA-100K和RAP进行培训。