一些特定的word书签在更新其文本后不会保留 - 腾讯云开发者社区

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第一行没排满就自动换行的解决办法：word-break:break-all的使用

具体来说，word-break 属性有以下几个取值： normal（默认值）：默认的换行行为。单词不会被分割，会根据容器的宽度自动换行。...使用 word-break: break-all 可以在需要时强制换行，即使这样可能会导致单词被分割。这在一些特定的布局需求下很有用，比如在狭窄的容器中显示长文本时。...但需要注意的是，这可能会破坏文本的可读性，因为单词被分割后可能难以理解。因此，在使用 word-break: break-all 时需要谨慎权衡可读性和布局需求。...例如，文章中出现了一个长URL链接，因为其长度过长，没有设置word-break:break-all，导致链接溢出了父元素。...改善表格样式当表格内容过长时，如不设置word-break:break-all属性，表格会因为某个单元格的内容过长而导致布局错乱。在一些情况下，该属性也可以帮助我们解决表格布局的问题。

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一文了解Word2vec之Skip-Gram训练网络的3种技术

鉴于上篇主要从理论角度，这一篇将从训练角度，更多关于 Word2vec 之 Skip-Gram 模型的训练，Skip-Gram会按照文本窗的方式将原文本组合为神经网络需要的训练样本，如果原始文本为 The...Word pairs 看成一个 word 一些单词组合的含义如果拆开后和原来具有完全不同的意义，那么这种词组应该看成一个词。...当 the 被选为上下文词时，比如词对 ("fox", "the") 这样的训练样本，并不会给我们提供关于 “fox” 更多的语义信息。...如果用 ωi 表示一个单词，Z(ωi) 是 ωi 这个单词在所有语料中出现的频次，这个单词被保留下来参与训练的概率图为如下： ? 可以看出单词出现的频次越高，被选中的概率越小。...如果使用了 negative sampling 仅仅去更新positive word- “quick” 和选择的其他 10 个negative words 的结点对应的权重，共计 11 个输出神经元，相当于每次只更新

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算法教程：能够体现文本语义关系的关键词提取算法

在信息爆炸的时代，能够有效提取文本的关键词，对于快速、及时、高效地获取信息是非常有帮助的。本文介绍一种能够体现文本语义关系的关键词提取算法。本文选自《自然语言处理技术入门与实战》一书。...场景对于如下的文本，如何提取出更加符合其主题分布的关键词。 1．鲜花多少钱？ 2．白百合多少钱？ 3．水仙花多少钱？上面这三个语句，描述的都是鲜花这个主题下面的问题。...首先处理掉非重要词，采用正向过滤的方法，即选择特定词性的词，在这里我们选择词性为名词、形容词等词性的词。在得到候选词表后，对语料库进行Gibbs采样，得到单词-主题，文档-主题的分布统计矩阵。...*topic2DocWeight; } resultMap.put(word, weightSum); } 这里以一个文档文本的处理为例，多个文档则在外面再多加一层循环即可。...对于因为主题概率分布太小而被过滤掉的单词，它的计数会被置为0，而这一单元格的记录还是被保留的，所以这里不会出现空指针的问题。

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一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（训练篇）

在第一部分讲解完成后，我们会发现 Word2Vec 模型是一个超级大的神经网络（权重矩阵规模非常大）。...Word pairs and "phases" 论文的作者指出，一些单词组合（或者词组）的含义和拆开以后具有完全不同的意义。...由于我们删除了文本中所有的 “the”，那么在我们的训练样本中，“the” 这个词永远也不会出现在我们的上下文窗口中。 2....图中 x 轴代表着 Z(ωi) ，即单词 ωi 在语料中出现频率，y 轴代表某个单词被保留的概率。对于一个庞大的语料来说，单个单词的出现频率不会很大，即使是常用词，也不可能特别大。...从这个图中，我们可以看到，随着单词出现频率的增高，它被采样保留的概率越来越小，我们还可以看到一些有趣的结论： ● 当 Z(ωi) <= 0.0026 时，P(ωi) = 1.0 。

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HTML5学习（五）：基础标签(一)

1 基础标签 H系列标签（Header 1 ~ Header 6）给文本添加标题语义，被它包裹的内容会独占一行，并且一个页面只有一个h1标签 #### 最大 ####的换行可以多写几个br标签，此标签在企业开发一般很少使用，如果明确换行可以使用标签。...此内容点击后内容不会跑其他属性： target='_self' 从当前网页调到目标网页，浏览器不保留当前网页 target='_blank'...从当前网页新建窗口即目标网页窗口，浏览器保留当前网页 title="" 鼠标悬停时显示的文本 a标签列表标签作用：将一些数据进行整合，告诉浏览器是一个整体

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NLP入门 | 通俗讲解Subword Models

上述例子是，比如有一个初始的文本库和词汇库。首先，可见此时出现频率最高的n-gram pair是“e,s”,出现了9次，因此我们将“es”作为新词加入到词汇库中同时更新文本库。...然后，这时词汇库中出现频率最高的n-gram pair是“es,t”,出现了9次，因此我们将“est”加入词汇库中同时更新文本库。依次类推，可以逐渐的通过增加新的n-gram的方式达到我们的目标。...其保证了算法速度快的同时，解决了OOV的问题，是很好的算法。 5.1 FastText和word2vec的区别 1....不过不管输出层对应的是什么内容，起对应的vector都不会被保留和使用。...俗话说，读万卷书，行万里路。理论结合实践才是学习最好的方式，对于AI算法更是如此。

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《精通CSS》第1章基础知识

不同的元素有着特定的含义，语义化标签是指在正确的地方使用正确的元素，从而创建有意义的文档。 1.4.2 为什么要用语义化标签？...笼统的来说，除了div/span这两个无明确语义的元素以及b/i这类被保留下来的表现性标记，其他的元素都可以称为语义化标签。...关于各标签元素的具体用法，大家可以参考http://html5doctor.com/[7]进行详细学习。 ? 语义化标签在多数浏览器中使用是没问题的。...值得注意的是，尽信书不如无书，我们可以借助验证器来发现一些问题，但不要因为验证失败就气馁。...因为很多好的网站也会验证失败，可能是引用了一些第三方的内容，或者是使用了实验性的 CSS 特性，也可能验证器的更新没有跟上等等。

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打开PDF时阅读器显示的标题与PDF文件名称不一致的解决方法

就在刚刚准备一篇空间三维建模相关的博客时，偶然发现了如下一个问题：在打开这个图中名称为空间三维建模_操作.pdf的PDF文件后，在PDF阅读器中其题目却变成了另一个名称：没错，由原有的PDF...看到这个新的名字，立刻想到了——这个是我在学校很久之前写的一份Word，标题就是这个班级规划书；而我也还能记得，因为当初这个班级规划书Word文件中的格式、排版、封面都比较好，所以之后很多学习、工作上的文档都直接用了班级规划书...那么问题就清楚了：我用了Office 2019 Word自带的PDF转换，其默认保留了原有的Word文件“标题”信息；而对于部分PDF阅读器（例如本文中我用的是Foxit），其在显示PDF文件的名称时，...尤其需要注意的是，似乎有的PDF阅读器不会用原有Word文件的标题作为PDF打开后显示的名称——比如之前我一直用金山的PDF阅读器，就似乎一直没有发现这个问题，从而说明有可能其和现在我用的Foxit在显示...PDF名称上有不同（包括Adobe Acrobat DC似乎也会用原有Word文件的标题作为PDF文件打开后所显示的名称）。

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知识蒸馏：让大模型“瘦身”的魔法

速度提升也就容易理解了，过去学生自己看完一本辅导书可能需要一个月，那么经过老师筛选标注后的辅导书，学生只需要关注核心内容，那么看辅导书的速度，以及学习的速度自然也就有了很大提升。...对于学生来说，老师筛选、标注辅导书的操作，本身就是为了提取出这本辅导书的核心精华，也就是考试知识重点，这和学生自己全读整本辅导书后筛选出的核心精华往往不会相差太多，也就是说核心能力保留90% 以上。...其核心技术路径可以形象化的总结为一下内容：骨架提取——搭建“迷你版大脑”结构设计：保留教师模型的核心注意力层，去除冗余模块。...对于大模型来说，通常的数据训练只能保证在通常情景下的问题回答，在涉及到一些相对专业的领域往往回答效果就不是太好，这个时候就需要进行微调优化，比如对特定领域进行特定数据的训练，从而提高在特定领域的回答准确性...接入了deepseek后的智能客服在回复客户的问题以及同一时段内处理用户的问题的效率都会有大幅的提升，且在一些场景下，甚至直接使用deepseek 的回复就可以满足客户的问题。

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Word2Vec教程-Negative Sampling 负采样

Sampleing”，将会使训练样本更新少量模型的weights 值得注意的是，对频繁词进行二次抽样和应用负抽样不仅减少了训练过程的计算负担，而且还提高了其结果词向量的质量。...，远超过我们需要训练“the”的样本数量。 Word2Vec通过“二次采样”方案来解决上述问题。对于出现在训练文中的每个单词，都会有一个从文本删除的概率，这个概率取决于相应单词的词频。...如果我们窗口大小为10，我们下面是将会去除“the”的特定实例: 当我们在剩余单词中训练时，“the”将不会出现在我们的文本中我们将会有10个很少包含“the”的训练样本 Sampling Rate...值越小代表单词保留的概率越小。...如果使用了 negative sampling 仅仅去更新positive word- “quick” 和选择的其他 10 个negative words 的结点对应的权重，共计 11 个输出神经元，相当于每次只更新

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当知识图谱遇上预训练语言模型

在2013年，学者们就提出了词嵌入模型Word2Vec和Glove。这些模型都是利用词的上下文获得每个单词的词嵌入向量。一个单词表达成词向量后，很容易找出语义相近的其他词汇。...在实际使用词向量时，单词已经具备了特定的上下文了，这时可以根据上下文单词的语义调整单词的向量表示，这样经过调整后的向量表示更能表达在上下文中的具体含义，自然也就解决了多义词的问题了。...除此之外，为了更好地融合文本和知识特征，ERNIE采用了一种新型预训练目标，即随机掩蔽掉一些对齐了输入文本的命名实体，并要求模型从知识图谱中选择合适的实体以完成对齐。...另外一个模型KEPLER模型主要通过添加类似于TransE的预训练机制增强对应文本的表示，进而增强预训练模型在一些知识图谱有关任务中的效果。...首先，KEPLER基于Wikipedia和Wikidata数据集，将每个实体与对应的维基百科描述相链接，并为每个实体获得其对应的文本描述信息。

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每日分享第五弹——用Markdown来写作

相信大家日常使用最多的就是word，pages这一类的富文本编辑器。这里我们将文字编辑分类两类：富文本编辑器与markdown编辑器。...二、立即变换型立即变换型，就是相对于边写边看型，它不会给你额外的视窗，你的markdown语句在敲下后便会立即转换为相应的视窗内容。...这也是为何我从接触到语雀后，便不再用简书进行博客创作。语雀提供markdown所有的一切基础应用，并且在一定程度上打通了markdown和富文本的界限。...取长补短，对于markdown语句使用起来冗杂的地方，直接通过富文本的交互供你解决，比如文字的上标下标枯燥；且也保留了markdown自身的优势。...当然有些场景下，可能工具都会有其利弊。但定位上就是一款“轻量级文本工具”的markdown，对于纯文本或者说是对排版要求和图片处理不是严格的场景下，肯定是会脱颖而出的。

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AI对话高效输入指令攻略（三）：使用大忌——“AI味”

（自己瞎说的）当你把AI当人看之后，你就会发现，他是多么好用的高效工具。书接上文，接下来，我们展示AI的使用大忌——“AI味”。...改后：在深入开展调查研究的过程中，一系列问题逐渐浮出水面，针对这些问题，我们经过反复研讨，最终提出了切实可行的解决方案。 2.请协助我替换以下文本中的常见词汇，提升词汇丰富性：【文本内容】。...不过，在融入口语化表达和热梗时，要把握好 “度”，确保不会因过度娱乐化而削弱论文的学术性。例如在经济学论文中讨论市场波动，用 “过山车式行情” 形容价格起伏，既形象生动又不会偏离学术语境。...同时，我们还可以把自己以往自谦风格的文章提供给AI，引导它在模仿其他文风的基础上，保留自身语言表达的特点。这样一来，AI便能生成符合特定风格要求，同时又不丢失个人特色的内容。...此外，学会对 AI 进行角色赋值，将其转化为学术导师、行业专家等特定身份，能进一步缩小 AI 输出与人类思维的差距。同时，借助 Python 等工具的技术支撑，还能让文本优化从抽象概念落地为具象实践。

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HTML CSS 入门

它就像我们熟知的 Word 一样，只不过它适用于 Web。 HTML 同 Word 一样提供了标题、段落、列表、表格、图像、粗体、斜体等文本来构建文档。...关键区别在于 Word 中的格式文本是可视的，而 HTML 代码纯粹是语义的。 HTML 基础像任何语言一样，HTML 带有一组规则。...这是第一段内容这是第二段内容内联元素旨在区分文本的一部分，以赋予其特定的功能或含义。内联元素通常包含一个或几个单词。...（类似于书的目录和对应内容一样）另外是你可以提炼一些通用的属性来减少描述：简而言之：更易维护、更灵活。不过应该怎么描述是相当看经验的。...继承的属性只能从祖先那里继承少数 CSS 属性。它们主要是文本属性：文字颜色字体（大小/ 字体 Family/ 样式/ 粗细）行高 “一些 HTML 元素不会从其祖先那里继承。

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Word VBA技术：将文档中的超链接转换为普通文本（取消超链接）

标签：Word VBA 通常，当我们在文档中键入超链接形式的文字并按回车键时，Word会自动识别并添加超链接。当然，你可以设置Word选项来阻止自动转换功能。...此时，如果想要将文档中所有已有的超链接转换为普通文本，即取消其超链接，可以使用下面的代码： Sub RemoveHyperlinks() Dim objHyperlink As Hyperlink...上面的代码运行得很好，但如果定义了超链接具体的字符样式，则在运行上述代码后，格式仍会保留。...目录中文本的超链接会被取消，但页码的超链接仍保留。...Word VBA文章，是自己边学习边分享的，有用无用看个人，希望大家不要发表一些不好的评论，这些评论我不会通过的！

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Skip-gram模型（2）

更糟糕的是，你需要大量的训练数据来调整这些权重并且避免过拟合。百万数量级的权重矩阵和亿万数量级的训练样本意味着训练这个模型将会是个灾难。1 所以在具体实践上有一些计算技巧。...当使用负采样时，我们将随机选择一小部分的negative words（比如选5个negative words）来更新对应的权重, 我们也会对我们的“positive” word进行权重更新3。...高频词进行抽样原因：高频词相对于低频词来说提供的信息少；高频词随着样本增多本身表示也不会发生太大变化使用概率P来丢掉一定的单词 P(w)=1- \sqrt{\frac{t}{f(w_i)}} 其中t为设定的阈值...，单词组合成词组作为单个词处理原因：组合词有特定的意思，不是简单把单个词的表示聚合起来如何从文本中提取出词组研究不少，skip-gram文章选用了 socre(w_i, w_j)=\frac{count...↩︎ Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality ↩︎ 关于skip-gram和负采样 - 简书

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GitHub新开放项目FoolNLTK：一个便捷的中文处理工具包

图片来源于李弘毅机器学习讲义若我们输入 Z，那么该输入向量通过激活函数得到的 g(Z) 和输入门 f(Z_i ) 的乘积 g(Z) f(Z_i ) 就表示输入数据经筛选后所保留的信息。...以前保留的信息加上当前输入有意义的信息将会保留至下一个 LSTM 单元，即我们可以用 c' = g(Z)f(Z_i) + cf(z_f) 表示更新的记忆，更新的记忆 c' 也表示前面与当前所保留的全部有用信息...我们简单地测试了三段文字的分词效果，即一般的文本、专业文本和定义字典后的专业文本。..., '而', '弱', '人工智能', '无法', '解决', '之前', '未', '见过', '的', '问题', '，', '而且', '其', '能力', '仅', '局限', '在', '特定...', ' ', '为', '：', '「', 'Capsule', ' ', '是', '一组', '神经元', '，', '其', '输入输出向量', '表示', '特定', '实体类型', '的',

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德文识别技术：德语文本高效地转化为机器可读、可处理的数字信息

德文识别技术，作为光学字符识别领域的特定应用分支，致力于将印刷或手写的德语文本高效地转化为机器可读、可处理的数字信息。其在德语区国家和全球德语相关业务中扮演着至关重要的角色。...精确的版面还原：保留原始文档的结构、格式（字体、样式）和布局（表格、栏、页眉页脚），输出结构化、可编辑的文档。强大的字体适应性：支持广泛的现代印刷字体（Serif, Sans-Serif）和字号。...输出格式多样性：支持纯文本（TXT）、可搜索PDF（PDF/A）、Word（DOCX）、Excel（XLSX - 表格数据）、HTML、结构化数据（JSON, XML）等。...离线/云端部署：提供本地部署方案（保障数据隐私和安全）或便捷的云端服务（易于更新维护）。...法务部门：快速搜索和分析大量合同（Verträge）、法律意见书（Gutachten）、判决书（Urteile）。

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深度解析：Python中处理PDF的库有很多，我应该选择哪一个？

PDF（Portable Document Format，便携式文档格式）的原理，可以理解为一套为了精确还原文档的“说明书”或“施工蓝图”。...你把一个用特定字体和排版软件制作的文档发给别人，如果他的电脑上没有相同的字体和软件，打开后就会面目全非。PDF通过“冻结”文档的最终形态，完美解决了格式错乱和依赖缺失的问题。...最新的PDF 2.0 (ISO 32000-2:2020) 包含了许多重要的技术更新，并且不包含任何专有技术作为规范性引用。...在命令行中使用pip命令即可安装：pip install popdf基础使用示例安装后，你可以在Python代码中调用其功能。...这里有一些例子：PDF转Word（支持单文件和批量转换）：from popdf import pdf2docx# 转换单个文件pdf2docx(input_file="input.pdf", output_file

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一文了解预训练语言模型！

分布式理论的核心思想是：上下文相似的词，其语义也相似，是一种统计意义上的分布；而在分布式表示中，并没有统计意义上的分布。分布式表示是指文本的一种表示方式。...相比于独热表示，分布式表示将文本在更低的维度进行表示。随着word2vec和GloVe等基于分布式表示的方法被提出，判断语义的相似度成为可能。图3给出了GloVe 词向量的可视化结果。...一些读者可能已经注意到，word2vec 的提出时间是2013 年，那么为何在2018 年ELMo出现之后，预训练语言模型才有了突飞猛进的发展呢？...但在以word2vec 为代表的第一代预训练语言模型中，一个单词的词向量是固定不变的，也就是说，在对单词play 进行向量表示的过程中，不会区分单词的不同含义，这就导致无法区分多义词的不同语义。...，图8为笔者翻译后的版本。

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第一行没排满就自动换行的解决办法：word-break:break-all的使用

一文了解Word2vec之Skip-Gram训练网络的3种技术

算法教程：能够体现文本语义关系的关键词提取算法

一文详解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（训练篇）

HTML5学习（五）：基础标签(一)

NLP入门 | 通俗讲解Subword Models

《精通CSS》第1章基础知识

打开PDF时阅读器显示的标题与PDF文件名称不一致的解决方法

知识蒸馏：让大模型“瘦身”的魔法

Word2Vec教程-Negative Sampling 负采样

当知识图谱遇上预训练语言模型

每日分享第五弹——用Markdown来写作

AI对话高效输入指令攻略（三）：使用大忌——“AI味”

HTML CSS 入门

Word VBA技术：将文档中的超链接转换为普通文本（取消超链接）

Skip-gram模型（2）

GitHub新开放项目FoolNLTK：一个便捷的中文处理工具包

德文识别技术：德语文本高效地转化为机器可读、可处理的数字信息

深度解析：Python中处理PDF的库有很多，我应该选择哪一个？

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