https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/46687767 在做项目时，需要在EasyUI的DataGrid中嵌入Combobox...，花了好几天功夫，在大家的帮助下，终于看到了它的庐山真面： ? ...类型的editor的数据源url: '/News/ReturnIsEnabledData'在相应Controller中对应的方法为（其实就是在后台拼了个特别简单的json串）： public string...id\":\"no\",\"text\":\"否\"}]"; return strJson; } 当选择了Combobox中的值时...，只需要把将要执行的操作写在onAfterEdit(index, row, changes)函数中即可，index为编辑的行号，默认从0开始；row为被编辑单元格所在的整个行，row.列名可以获得此行此列的数据
当我们将现实世界中的对象和概念转化为向量嵌入，例如： 图像：通过视觉特征的向量化，捕捉图像内容。 音频：将声音信号转换为向量，以表达音频特征。 新闻文章：将文本转换为向量，以反映文章的主题和情感。...在推荐系统中，推荐系统的核心在于为用户提供个性化的建议。当系统需要推荐用户可能感兴趣的新项目时，它会在向量嵌入空间中寻找与用户过去喜好最相似的项目。...例如，在医学成像领域，利用医学专业知识来量化图像中的关键特征，如形状、颜色以及传达重要信息的区域。然而，依赖领域知识来设计向量嵌入不仅成本高昂，而且在处理大规模数据时也难以扩展。...此外，即使在不直接使用嵌入的应用程序中，许多先进的机器学习模型和方法也在其内部处理过程中依赖于向量嵌入。例如，在编码器-解码器架构中，编码器生成的嵌入捕获了对解码器生成输出至关重要的信息。...无论是在直接的相似性度量还是在复杂的模型内部处理中，向量嵌入都证明了其作为数据科学和机器学习领域中不可或缺的工具。
作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...path=/story/textlayer--polygon-feature 首先我们来看看如何确定一个多边形的文本标注锚点，即难抵极的计算方法。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求，在主线程中维护一个简单的状态机： /** * While processing `loadData`, we coalesce all further
今天参加一家公司的嵌入式C语言笔试，其中有道主观题谈到在嵌入式系统中volatile变量的用法。平时学习C语言没怎么用到，只用到过static和extern的变量，很惭愧没答上来。...编译器的优化 (请高手帮我看看下面的理解) 在本次线程内, 当读取一个变量时，为提高存取速度，编译器优化时有时会先把变量读取到一个寄存器中；以后，再取变量值时，就直接从寄存器中取值； 当变量值在本线程里改变时...，会同时把变量的新值copy到该寄存器中，以便保持一致 当变量在因别的线程等而改变了值，该寄存器的值不会相应改变，从而造成应用程序读取的值和实际的变量值不一致 当该寄存器在因别的线程等而改变了值...>>>>注意，在vc6中，一般调试模式没有进行代码优化，所以这个关键字的作用看不出来。...volatile说明，因为每次对它的读写都可能由不同意义； 另外，以上这几种情况经常还要同时考虑数据的完整性（相互关联的几个标志读了一半被打断了重写），在1中可以通过关中断来实 现，2中可以禁止任务调度
音频信号可以分解成若干频率的正玄波之和，其频率分为在20Hz~20KHz。不当的放大电路会造成音频信号的失真，亦会带来干扰和噪声。...因此本文就来研究在不会增大电路复杂度的前提下，如何实现音频信号放大的同时对信号进行优化。...R3的作用是保持运放输入级差分放大电路具有良好的对称性，从而提高运算精度。...如何降低两种底噪，保证所需频率输出，才是重中之重需要考虑的。 3.2 高频信号如何抑制 在自动控制系统中，积分电路和微分电路常用作调节环节。...图7在图1的基础上增加积分电路， 图7 从仿真图8中，可以看出，当频率等于140Hz时，增益已变为0，大于140Hz时，增益为负数，实现了高频的衰减。
今天我们就来学习一下，如何点击 WebView 中的网页图片，调用原生控件进行放大展示。 其实实现这种交互非常简单，就是通过 JS 调用原生控件。...通过点击加上的 onClick 事件，通过 JS 调用原生控件，展示放大即可。 效果图 这是在线网址展示的效果图 ? 这是本地 html 文件展示出的效果图 ?...设置 WebView 这一步就是将我们写的 html 本地文件放入到 WebView 中。...，遍历所有的img标签，并添加onClick函数，函数的功能是在图片点击的时候调用本地java接口并传递url过去 mWebView.loadUrl("javascript...，而 openImage 就是我们自定义的 JavaScriptInterface 中的 openImage 方法。
例如，用户搜索“欧洲足球最佳球员”时，传统搜索引擎可能会仅根据关键词匹配，而不是理解语义去查找相关的最佳球员名单。因此，如何通过深度理解文本的语义进行搜索，成为了现代信息检索的重要发展方向。...知识图谱嵌入在语义搜索中的应用流程数据准备 在语义搜索的场景中，知识图谱提供了丰富的背景信息，能够帮助系统更好地理解查询的含义。...关系嵌入：将知识图谱中的关系也嵌入向量空间，使得不同关系类型之间的差异可以通过向量表示。语义相似度计算：通过计算用户查询的向量表示与知识图谱中实体的相似度，找到最匹配的实体。...model = TransE(num_entities, num_relations, embedding_dim)负采样与损失函数在训练过程中，我们需要对正样本和负样本进行区分，使用负采样的方法生成负样本...应用扩展 知识图谱嵌入在语义搜索中展现了强大的潜力，未来可广泛应用于医疗、法律、金融等领域，提升搜索系统的智能化程度。
知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）则是将图中的实体和关系映射到低维向量空间，使得相似的实体在嵌入空间中更接近。...通过将知识图谱嵌入集成到问答系统中，系统能够更准确地理解用户的意图，提高回答的准确性和相关性。...知识图谱嵌入在问答系统中的应用流程 用户输入处理 在问答系统中，用户提出的问题通常需要经过自然语言处理（NLP）技术进行处理，以识别问题中的实体和关系。...使用嵌入模型将知识图谱中的实体和关系转换为向量表示。...查询知识图谱：系统在知识图谱中查找“法国”的相关信息，得到“巴黎”。 生成答案：系统返回答案“法国的首都是巴黎。” 代码部署 环境准备 在实际应用中，我们需要搭建一个完整的环境来运行问答系统。
在Django中，你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题，并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中，您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中，以便在其他模板中使用。例如，您可能有一个主模板，其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码，展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中：def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后，我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后，我们使用 render() 函数渲染主模板，并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本，然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...对于某些数据集，线性变换 (Iden，即不使用非线性激活函数) 足够捕获词嵌入与输出标签之间的相关性。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型，论文提出一种 word dropout 策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。...Word Dropout 可能会使得某些非常重要的 token 失效。
，通过知识图谱中的信息也能做出个性化推荐跨领域推荐的可能 知识图谱能够将不同领域的实体和关系联系起来，拓展推荐系统的应用场景这些优势使得知识图谱嵌入在解决推荐系统中的多种问题上展现了巨大潜力，越来越多的研究和应用将其引入到各类推荐场景中...实体1关系实体2用户A喜欢电影X电影X出演演员Y演员Y执导电影Z知识图谱的构建通常需要从多种数据源中收集信息，这些数据源可能包括数据库、开放数据集（如Freebase、DBpedia）、文本数据等。...知识图谱嵌入模型的选择在构建完知识图谱后，接下来的任务是选择合适的嵌入模型，将知识图谱中的实体和关系转化为低维向量。...数据预处理在训练嵌入模型之前，需要对数据进行预处理。推荐系统中的数据通常包含用户-物品交互信息（如点击、购买、评分）和知识图谱信息。我们需要将这些数据整合在一起，形成一个统一的训练数据集。...代码部署过程使用 Python 和开源库 OpenKE 来实现知识图谱嵌入在推荐系统中的部署。本文将以 RotatE 模型为例进行演示，并通过实例代码详细解释模型的训练与应用。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记)，同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017的一个文本分类问题的比赛：让AI当法官，并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...，非常积极}中的哪一类 新闻主题分类：判断新闻属于哪个类别，如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类：多标签分类，如知乎看山杯 更多应用： 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...对于某些数据集，线性变换(Iden，即不使用非线性激活函数)足够捕获词嵌入与输出标签之间的相关性。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型，论文提出一种word dropout策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词(token)失效。
从图1和图2可以看出，一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成，因此作者修改网络结构为图3，类似于gru网络，只包含forget gate和reset gate，这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成，...实验之前首先对文本按单词进行分词，然后采用word2vec进行预训练（这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦，并且同样能获得较高的准确率）。...2：由于本次实验对比采用的是定长模型，因此需要对文本进行截断（过长）或补充（过短）。 3：实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模（text，label），text代表问题，label代表正负情绪标签。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征，而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征，因此实验采用的双向的序列模型。
对于癌症，VR从未停止过对其的尝试。历年以来，VR在医疗上不断成长，力求突破，但是VR真的会成为癌症中的“药神”么？...该研究小组的首席研究员Greg Hannon，在关于这项研究访谈的视频里表示：“我们希望在VR中创建一个互动的、可信的肿瘤3D模型，让科学家可以‘进入’并仔细观察它”，“我认为这项技术不仅仅是改变了人类该如何理解癌症成因...IPM VR不仅解决了目前医生们只能看到平面蛋白质结构的问题，还实现了“让医生们沉浸在3D的蛋白质模型中，来检查每个患者独特的基因突变”这一构想。...患者可以通过佩戴这款头显，在悉尼港乘船旅行，以及在动物园和考拉亲密接触。 ? “（它能够）让患者逃离化疗的体验，暂时忘却正在进行的治疗。在譬如手术前这种情况下，患者的精神会更加焦虑。...但小编相信，VR在医疗上还有着强大的能量，正等待着科学家们来发现。
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词...词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该文本基于词的特征，如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起，就是我们常说的向量化。...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
笔者能力有限，如果文章中出现错误的地方，还请各位朋友能给我指出来，我将不胜感激，谢谢～ union 概念 union 在中文的叫法中又被称为共用体，联合或者联合体，它定义的方式与 struct 是相同的...union 的应用 使用 union 来打包数据 在使用联合在打包数据的时候，必须要清楚当前处理器是大端对齐还是小端对齐。 大端对齐：数据的低位保存在内存的高地址中，数据的高位保存的内存的低地址中。...，我们就可以在接收端对数据进行解析了。...小结 通过上述的这个例子，我们现在来回顾一下，如果不使用 union 的话，在进行数据传输的时候，直接将由 struct 构造的数据形成数据帧发送过去，发送的数据包要比使用 union 构造的数据大不少...您的阅读是对我最大的鼓励，您的建议是对我最大的提升，欢迎点击下方图片进入小程序进行评论或者添加笔者微信相互交流，名片二维码在公众号底部获取 ?
Ascent：在 Rust 中嵌入的逻辑编程语言 开发者 s-arash 发布了 Ascent，一种嵌入在 Rust 中的逻辑编程语言。...Ascent 类似于 Datalog，通过宏的形式在 Rust 中嵌入，为开发者提供了简洁而强大的逻辑编程解决方案。...Ascent 使开发者能够轻松解决图论、路径计算等问题，例如计算图中的连接节点、寻找最短路径等。 use ascent::ascent; ascent!...，则它们之间存在路径 path(x, y) <-- edge(x, y); // 定义路径的规则：如果有边连接节点 x 和节点 y，并且存在路径从节点 y 到节点 z，则存在路径从节点...以上就是本期的主要内容。Rust 生态正在蓬勃发展,相信会带来更多惊喜。 请关注我们的更新，以便了解更多有关 Rust 的新闻和动态！ From 日报小组 Cupnfish & GPT
： 词向量长度是词典长度； 在向量中，该单词的索引位置的值为 1 ，其余的值都是 0 ； 使用One-Hot 进行编码的文本，得到的矩阵是稀疏矩阵（sparse matrix）； 缺点： 不同词的向量表示互相正交...（而不是字或词）进行编码； 编码后的向量长度是词典的长度； 该编码忽略词出现的次序； 在向量中，该单词的索引位置的值为单词在文本中出现的次数；如果索引位置的单词没有在文本中出现，则该值为 0 ； 缺点...该编码忽略词的位置信息，位置信息在文本中是一个很重要信息，词的位置不一样语义会有很大的差别（如 “猫爱吃老鼠” 和 “老鼠爱吃猫” 的编码一样）； 该编码方式虽然统计了词在文本中出现的次数，但仅仅通过...“出现次数”这个属性无法区分常用词（如：“我”、“是”、“的”等）和关键词（如：“自然语言处理”、“NLP ”等）在文本中的重要程度； 2.3 TF-IDF（词频-逆文档频率） 为了解决词袋模型无法区分常用词...文本频率是指：含有某个词的文本在整个语料库中所占的比例。逆文本频率是文本频率的倒数； 公式 ? ? ?
有了词嵌入方法之后，词向量形式的词表征一般效果比 one-hot 表示的特征要好。本文先主要介绍了LSTM、词嵌入与条件随机场，然后再从序列标注问题探讨 BiLSTM与CRF等的应用。...它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，并加以完善与普及，LSTM 在各类任务上表现良好，因此在处理序列数据时被广泛使用。...马尔科夫随机场（Markov Random Field / MRF）：设有联合概率分布 P(Y)，由无向图 G=(V,E) 表示，在图 G 中，结点表示随机变量，边表示随机变量之间的依赖关系，如果联合概率分布...在本应用中，CRF 模型能量函数中的这一项，用字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe 生成的词向量连接的结果 W=[W(glove), W(char)] 替换即可。...Tensorflow 中的 CRF 实现 在 tensorflow 中已经有 CRF 的 package 可以直接调用，示例代码如下（具体可以参考 tensorflow 的官方文档 https://www.tensorflow.org
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
