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通过PubTator进行PubMed文本挖掘

当然,直接通过浏览器访问也是可行的。...[Type]=[Identifiers]&concepts=[Bioconcepts]PubTator在python中的安装和使用注: 如仅需要对PubMed文献进行处理, 则无需搭建环境, 存在 `requests...批量上传代码来自codeium: Q: 写一个shell脚本将一个纯文本文件每一千行分隔一次, 并输出文件名列表到文件.A: 下面是一个可以实现您要求的shell脚本,它将一个纯文本文件分隔成每1000.../SubmitPMIDList.py $file pubtatordone可以将上述脚本保存为 run_submit_pmid.sh ,并通过以下命令执行:chmod +x run_submit_pmid.sh.../run_submit_pmid.sh图片结论至此,通过PubTator进行PubMed文本挖掘的处理结果已经获得,如何展示且待下回分解。

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如何设置SAP以通过Windows驱动程序进行打印

环境 如何设置SAP以通过Windows驱动程序进行打印;SAP R / 3;SAPWIN 解 预加载的SAP设备类型允许将SAP打印作业假脱机到Windows打印驱动程序。...该主机打印机设置可以是˚F 或__default。 如果选择F ,则SAP系统将在客户端工作站的Windows打印机文件夹中寻找与打印机驱动程序名称匹配的设置。...选择__default会使系统自动默认为Windows默认打印机。 所述主机线轴访问方法设置是指打印机的连接。...F表示前端打印,表示SAP应该通过Windows应用程序打印到Windows打印机文件夹中的打印机驱动程序。 L表示本地。本地打印用于从SAP直接打印打印机。...本地设置用于报告或打印许多页面的任何其他类型的输出。

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    AI:使用pytorch通过BERT模型进行文本分类

    它是通过利用编码器堆栈的双向特性进行预训练的。这意味着 BERT 不仅从左到右,而且从右到左从单词序列中学习信息。 BERT 模型需要一系列 tokens (words) 作为输入。...每一层都应用自我注意,并将其结果通过馈网络传递,然后将其传递给下一个编码器。 BERT 输出: 每个位置输出一个大小为 hidden_ size的向量(BERT Base 中为 768)。...使用 BERT 进行文本分类 本文的主题是用 BERT 对文本进行分类。在这篇文章中,我们将使用kaggle上的BBC 新闻分类数据集。...数据集已经是 CSV 格式,它有 2126 个不同的文本,每个文本都标记在 5 个类别中的一个之下:sport(体育),business(商业),politics(政治),tech(科技),entertainment...Netron https://netron.app/ 其他 参考:用pytorch进行BERT文本分类_路边闲人2的博客-CSDN博客

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    AI实践精选:通过图像与文本对电子商务产品进行分类

    除了通过Lynks 仓库中转几天的商品外, Lynks 本身并没有库存。因此在理论上,Lynks 的商品除了那些消费者清单列表上的商品,没有任何其它东西。...在我们的模型中,我们仅对排名10的类别商品进行处理(这类商品已经占到总数的50%)。之所以选择排名十的商品,主要有两个原因:一、这些类别的数据较多,二、商品分布比较均匀。...从文本中抽取信息 相对于图像数据,文本数据处理起来要更简单一点。标准的方法就是将文本用词袋模型表示,然后使用逻辑回归模型对文本进行处理,这种方法效果不错,因为出现的单词往往包含着很多的信息量。...有的时候我们只需要知道一些简单的文本信息,就可以确定商品的类别(如:‘men’s shirt’),但有的时候文本中包含的信息量不是太多,导致我们无法根据文本描述对商品进行分类。...结果很有意思,纯文本模型要比纯图像模型效果稍好(同时对文本进行处理,要比处理图像容易得多)。然而从结果上来看,图像特征本身就是一个好的分类依据。

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    批量比较两个PDF文档(PDFUtil通过文本者图像进行比较)

    在找不到任何比较好用的工具来比较PDF文档的前提下,而且不希望只是进行简单的文本进行比较,而是想要寻找一些基于图像对PDF进行比较,找到之间的像素差异的方法。...所以我创建了一个简单的Java库(基于apache-pdf-box – Apache License, Version 2.0),可以通过文本/图像(Text/Image)模式比较指定的PDF文档,并且高亮差异...// 仅比较第3页 pdfUtil.compare(file1, file2, 3, 3); // 比较第1~5页 pdfUtil.compare(file1, file2, 1, 5); 6、在文本模式下排除某些文本再对...PDF文件进行比较 String file1="c:/files/doc1.pdf"; String file1="c:/files/doc2.pdf"; //对比之前删除有可能的文本内容 pdfutil.excludeText...pdfUtil.compare(file1, file2, 3, 3); // 比较第1~5页 pdfUtil.compare(file1, file2, 1, 5); 7、以视图模式比较PDF文件(较慢--对PDF文档进行像素逐一比较

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    别忘记我:通过局部-全局内容建模进行文本擦除方法

    Contextual Guidance(HCG)去挖掘不同的语义表征,然后通过Local-Global Content Modeling(LGCM)进行局部与全局的特征建模,从而提升文本擦除的能力。...High-level Contextual Guidance;得到两种表征后,再通过Local- Global Content Modeling(LGCM)进行局部与全局的特征建模,最终再通过解码器得到最终的擦除结果...2.1 文本感知分支与Soft MaskCTRNet是一个两阶段的模型,即先进行文本检测得到文本位置,然后再根据检测结果对图片中各个文本进行擦除。...该模型使用的是PAN [6]进行文本检测,在实现过程中,PAN会和整个擦除网络一起进行优化。...图8四、总结与讨论本文针对文本擦除中复杂背景的恢复问题提出了CTRNet,通过设计了两种不同形式的监督使得模型能学习到不同的语义表征,然后通过一个LGCM模块进行局部全局的特征建模并有效结合学习到的语义表征

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    4种通过LLM进行文本知识图谱的构建方法对比介绍

    所以通过适当的系统提示来指导使用这个预训练的本体,再加上包含非结构化文本的用户提示,我们可以获得想要的转换后的图谱结构。...如果你问ChatGPT是在什么标准本体上进行训练的,他不会给你想要的答案,这样对我们来说就是一个黑盒。并且在文本到图谱的转换中生成的实体还需要在各个图谱之间进行对齐。...当我们将自定义的内容包含在提示中时,LLM似乎可以理解用RDF、RDFS和OWL表示的本体,并且能够将非结构化文本转换为自定义本体。 但是这导致提示现在非常长,以为系统提示token开销很大。...使用本体进行微调 两种方法的主要问题是局限于预训练的本体,或者在提示中包含自定义本体时开销很大。...LLM可以使用自定义本体进行微调,调优LLM的提示可以非常简洁(约41个token),因此大部分token成本由要转换的非结构化文本组成。

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    每日论文速递 | 通过Token-level的Feedback进行强化学习控制文本生成

    A:论文中进行了一系列实验来验证TOLE算法在可控文本生成任务中的有效性。...通过一个基于GPT2-base的训练有素的情感分类器来评估生成文本的情感极性。...通过Perspective API评估生成文本的毒性,并使用困惑度(PPL)和平均独特性(dist-3)来衡量文本质量。 同样与多种基线方法进行比较,并进行人工评估。...引入时间(过去和现在)作为第三个属性,并使用RoBERTa-based分类器进行评估。 报告生成文本的困惑度(PPL)和平均独特性(dist-3)以展示文本的流畅性和多样性。...多属性扩展: 描述了如何通过训练一个小型的“weigher”模块来结合多个属性评分器的奖励,以实现多属性控制。 实验: 在情感控制和去毒化任务上进行了单属性控制实验。

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    我敢打赌绝大多数程序员没有这么深入研究过 System.out.println()!

    每个 println 是通过调用 print 方法并添加一个换行符实现的,print 方法是通过调用 write 方法实现的。 System.out.println() 结构图如下: ?...当您通过命令行运行程序时,输出将打印在同一个命令窗口中,我们可以使用 setOut 方法来改变这种行为。 在以下示例中,我将输出重定向到同一目录中的文本文件。...例如,X 消息只能在 PRODUCTION 上打印,Y 消息应打印在 ERROR 等上。 可重构性:log4j 只需一个参数更改即可关闭所有日志记录。...粒度:在应用程序中,每个类都可以有不同的记录器并相应地进行控制。 实用性:在 System.out 中限制重定向消息的选项,但是如果是记录器(like log4j),则可以提供多种选项。...我们甚至可以创建自定义输出选项并将其重定向。

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    【深度学习实验】馈神经网络(final):自定义鸢尾花分类馈神经网络模型并进行训练及评价

    以下是馈神经网络的一般工作原理: 输入层:接收原始数据或特征向量作为网络的输入,每个输入被表示为网络的一个神经元。每个神经元将输入加权并通过激活函数进行转换,产生一个输出信号。...这样的计算通过网络中的每一层逐层进行,直到产生最终的输出。 损失函数和训练:馈神经网络的训练过程通常涉及定义一个损失函数,用于衡量模型预测输出与真实标签之间的差异。...(其实通过简单的改动,我们的激活函数也可以反传梯度) 【深度学习实验】馈神经网络(三):自定义多层感知机(激活函数logistic、线性层算Linear)_QomolangmaH的博客-CSDN博客...模型评价(Accuracy) 【深度学习实验】馈神经网络(八):模型评价(自定义支持分批进行评价的Accuracy类)_QomolangmaH的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net...进行模型训练: 设置训练数据加载器为train_loader,验证数据加载器为dev_loader,训练的轮次为50,打印日志的频率为每10步打印一次日志,评价的频率为每5个epoch进行一次评价。

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    Log4j自定义Appender介绍

    转自:http://gemantic.iteye.com/blog/1234996 最初想要在执行一段业务逻辑的时候调用一个外部接口记录审计信息,一直找不到一个比较优雅的方式,经过讨论觉得log4j自定义的...,可以使用自定义组件来代替框架中已有的组件来满足要求。...3、在 Appender 中调用 Filter 对日志信息进行过滤,调用 Layout 对日志信息进行格式化,然后输出。 图示: ?...实现自定义log4j Appender 明白了log4j的结构关系实现自定义log4j appender就迎刃而解了 继承log4j公共的基类:AppenderSkeleton 打印日志核心方法...LoggingEvent event); 初始化加载资源:public void activateOptions(),默认实现为空 释放资源:public void close() 是否需要按格式输出文本

    2.1K20

    ​Linux 打印文本部分行内容(几行,指定行,中间几行,跨行,奇偶行,后几行,最后一行,匹配行)

    背景 打印对账文件最后一行汇总信息,通过钉钉定时发送到运维群。顺便总结下 Linux 打印文本部分行内容的各种方法。...测试文本 # 生成测试文本内容 $ seq -f "%02g daodaotest" 1 10 > test.txt # 查看测试文本内容,并显示行号 $ cat -n test.txt 1...N 行内容 # head 打印 5 行内容 $ head -5 test.txt $ head -n 5 test.txt # sed 打印 5 行内容 $ sed -n '1,5p' test.txt...# awk 打印 5 行内容 $ awk 'NR<6' test.txt 打印指定行内容 # sed 打印第 5 行内容 $ sed -n '5p' test.txt # awk 打印第 5...0 就是真,因此 i=1,条件为真打印第一条记录。 ## 读取第 2 行记录,进行模式匹配:i=!1(因为上次 i 的值由 0 变成了 1),条件为假不打印

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    大数据平台如何实现任务日志采集

    Flink、Spark、java 日志如何进行采集 如何在保证耦合度尽量低的情况下,同时保证不影响任务 部署方便, 用户端尽量少操作 调研 通过调研相关资料,选择基于Log4自定义Appender...调用log4j各组件执行顺序: 实现自定义log4j Appender: 继承log4j公共的基类:AppenderSkeleton 打印日志核心方法:abstract protected void...然后就可以在log4j中使用了 java任务采集 java任务, 只需要引入我们自己实现自定义log4j Appender, 我们获取到相关的日志信息就可以进行后续操作....Flink 消费kafka的日志,进行简单的清洗转换后将数据sink到es中 用户通过界面根据各种条件如applicationId、时间、不同角色节点筛选,搜索到对应日志 总结 本文主要介绍了下基于...log4j 自定义appender,实现了大数据平台相关任务日志的采集,针对不同类型任务的处理,获取最终我们平台搜索需要的功能.

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    如何使log4j生成json格式的log

    使用java开发项目时,log日志一般都是应用程序必不可少的一部分,大部分情况下我们的log文件都是普通的文本信息,通过level来标记不同级别的日志。...ElasticSearch支持标准的json结构的数据,直接构建索引,但大多数时候我们的log文件都是普通文本,没办法直接插入es里面,除非中间使用logstash在转化一下,才能插入,但这样我们就需要维护多套...在log4j中是没有直接对应的json的layout,这里解释一下layout,layout是日志组件里面渲染最终结果为字符串的一个类,如果我们需要自定义格式,那么就需要继承layout这个类,然后重写...功能就是将log4j打印信息转成json格式,这样通过logstash就直接能插入es里面,如何使用?...总结: 虽然使用logstash官网的jsonevent-layout能够直接将log4j的输出信息转换成json,但是缺点是不能够支持自定义的字段加入到json中,比如我在log.info()方法里面传入一个

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    全网最全、最细致的Java日志框架以及门面技术。

    3.5 自定义日志级别 见项目 “自定义日志级别 ” 总结 : 用户使用Logger来进行日志的记录,Logger可以同时持有多个处理器Handler。...(同时在控制台和自定义位置进行日志信息的输出) 日志的记录使用的是Logger,日志的输出使用的是Handler。...Log4j 4.1 Log4j简介 Log4j是Apache的一个开源项目,通过使用Log4j,我们可以控制日志信息输送的目的地是控制台、文件、CUI组件,甚至可以是套接口服务器、NT的事件记录器。...通过定义每一条日志信息的级别,我们能够更加细致的控制日志的生成过程。 这些设置可以通过一个配置文件来灵活的进行配置,而不需要修改应用的代码。...门面技术,核心是:外部与一个子系统的通信必须通过一个统一的外观对象进行,使得子系统更容易使用。 6.2 日志门面 外观模式主要提现Java种得一种好得封装性。

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    【深度学习实验】馈神经网络(八):模型评价(自定义支持分批进行评价的Accuracy类)

    在训练或验证过程中迭代地调用update方法来更新评价指标; 使用accumulate方法获取累计的准确率; 通过reset方法重置评价指标,以便进行下一轮的计算。...以下是馈神经网络的一般工作原理: 输入层:接收原始数据或特征向量作为网络的输入,每个输入被表示为网络的一个神经元。每个神经元将输入加权并通过激活函数进行转换,产生一个输出信号。...向传播:信号从输入层通过隐藏层传递到输出层的过程称为向传播。在前向传播过程中,每个神经元将一层的输出乘以相应的权重,并将结果传递给下一层。...这样的计算通过网络中的每一层逐层进行,直到产生最终的输出。 损失函数和训练:馈神经网络的训练过程通常涉及定义一个损失函数,用于衡量模型预测输出与真实标签之间的差异。...通过使用反向传播算法(Backpropagation)和优化算法(如梯度下降),网络根据损失函数的梯度进行参数调整,以最小化损失函数的值。

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