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RSS订阅转载 5款好看的winform开源UI库
NanUI 的渲染引擎 WinFormium 基于谷歌可嵌入的浏览器框架 Chromium Embedded Framework，因此用户可以使用各种前端技术 HTML5/CSS3/JavaScript 和框架 React/Vue/Angular/Blazor 设计和开发.NET 桌面应用程序的用户界面。c#winform自定义控件，对触屏具有更好的操作支持，项目是基于framework4.0，完全原生控件开发，没有使用任何第三方控件，你可以放心的用在你的项目中。5款好看的winform开源UI库。
2023-11-21 15:49:30
5189
原创 Could not parse the remainder: ‘=“index“‘ from ‘page_type=“index“‘
Could not parse the remainder: ‘=“index”’ from ‘page_type=“index”’{% if context.page_type == "index" %} <li class="active"> <a href="../index/">首页</a> </li> <% else %} <li>
2021-09-08 11:21:42
454
转载 在 Word 中插入域代码并设置域代码的格式(转)
备份一下Microsoft Office Word 中的域用作文档中可能会改变的数据的占位符，并用于在邮件合并文档中创建套用信函和标签。这些种类的域也称为域代码，它们不同于那些用于输入信息的域类型，如在表单上。有关向文档中添加表单域的信息，请参阅创建打印表单、创建用户在 Word 中填写的表单或在 Word 中制作核对清单使用特定命令时（如插入页码时、插入封面等文档构建基块时或创建目录时），Word 会自动插入域。还可以手动插入域，以自动处理文档外观，如合并某个数据源的数据或执行计算。在 Micros
2021-08-22 13:36:04
12060
原创 使用AIstudio的paddlepaddle 解压zip文件 解压rar文件
!unzip /home/aistudio/data/...!unzip -d 解压路径 zip文件路径!rar x 压缩文件路径rar文件的没有测试过参考资料：https://ai.baidu.com/forum/topic/show/965250https://blog.csdn.net/qq_33124895/article/details/91049055
2021-06-28 07:41:58
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原创 AI Studio-Notebook无法打开路径
Notebook中使用Shell命令# 查看当前挂载的数据集目录!ls /home/aistudio/data/#显示当前路径!pwd#使用pip来安装自己需要的package (但不支持apt-get)!pip install `jupyterthemes`#查看当前环境中安装的package!pip list --format=columns持久化安装如果需要进行持久化安装, 需要使用持久化路径, 如下方代码示例:!mkdir /home/aistudio/external-li
2021-05-28 08:25:19
634
转载 关于在word中使用分栏符 出现左边没有填完就开始了右边 然后再是左边 然后再右边的解决
首先手动鄙视一把坑爹的微软和跪舔一下万能的网络1.这种情况一般都是本页可能存在一个分页符导致的，找出该页的分页符，选中，按delete键即可。2.怎么让分页符显示出来呢？显示分节符的方法：在word左上角点击开始菜单，点击选中右下角的word选项。在弹出的word选项窗口中，单击显示标签，单击选中显示所有段落标记复选框，确定退出。如图所示。http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d1511ee0102wvmy.html...
2021-03-30 18:26:16
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转载 【译】为什么BERT有3个嵌入层，它们都是如何实现的
目录引言概览Token Embeddings作用实现Segment Embeddings作用实现Position Embeddings作用实现合成表示结论参考文献本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details引言 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings.概览
2021-02-20 15:23:56
2165
原创 python 字典格式的文本写入文件，中文乱码（Unicode）的问题
最近在做命名实体识别，需要处理数据，将字典格式的标记文本写入文件然后一搜发现可以变成json再write到文件里（json.dumps），一试发现中文全部变成Unicode格式，又查如何变成中文。。。发现方法之一 json.load()…发现自己进入一个无限循环错误的转换方法import jsondict_1={'val_loss':handle_loss,'val_acc':handle_acc,'val_precision':handle_precision,'val_recall':handl
2021-01-12 20:27:53
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原创 python 最简单的异常中断方式
def build_corpus(split, make_vocab=True, data_dir="./ResumeNER"): """读取数据""" assert split in ['train', 'dev', 'test']assert 保留字 表示如果后面不符合条件 程序直接结束语法为：assert expressionhttps://www.runoob.com/python3/python3-assert.html...
2021-01-11 21:29:15
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原创 error: src refspec master does not match any
git需要先将修改的更新提交到本地仓库（一般是提交到master）—>之后再Push到github等SSH远程仓库上上
2021-01-11 21:23:43
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转载 doccano标注后的序列标注任务数据转录为BIO形式
doccano是一个开源的语料标注工具，其可以用来标注实体识别训练语料。但是标注之后的数据是不能直接作为训练数据的，还需要将其转录一下，下面以转录为BIO为例。1 doccano标注之后的数据格式（json）{"id": 4, "text": "?生益科技主要从事覆铜板制造与销售业务，销售收入占到公司总收入的81.52%。", "meta": {}, "annotation_approver": null, "labels": [[1, 5, "ORG"], [32, 38, "NUM"]]}{"id
2021-01-11 11:18:51
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2
转载 命名实体识别 标注模式和常用工具下载
序列标注一般采用两种模式BIO和BIOES标签说明标签方案中通常都使用一些简短的英文字符[串]来编码。标签是打在token上的。对于英文，token可以是一个单词（e.g. awesome），也可以是一个字符（e.g. a）。对于中文，token可以是一个词语（分词后的结果），也可以是单个汉字字符。为便于说明，以下都将token试作等同于字符。标签列表如下：B，即Begin，表示开始I，即Intermediate，表示中间E，即End，表示结尾S，即Single，表示单个字符O，即O
2021-01-04 16:01:38
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原创 看python程序的时候看到一个浮点数判断为0的方法，记录一下
# 问题：如果某元素没有出现过，该位置为0，这在后续的计算中是不允许的# 解决方法：我们将等于0的概率加上很小的数self.A[self.A == 0.] = 1e-10
2021-01-03 16:11:46
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4
转载 crf 特征模板
crf++一:Unigram和Bigram模板分别生成CRF的状态特征函数 和转移特征函数 。其中 是标签， 是观测序列， 是当前节点位置。每个函数还有一个权值，具体请参考CRF相关资料。crf++模板定义里的%x[row,col]，即是特征函数的参数 x 。举个例子。假设有如下用于分词标注的训练文件：北 N B京 N E欢 V B迎 V M你 N E其中第3列是标签，也是测试文件中需要预测的结果，有BME 3种状态。第二列是词性，不是必须的。特征模板格式：%x[row,
2020-12-28 08:06:17
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原创 使用NER_sklearn.ipynb CRF实现，出现的问题
Traceback (most recent call last): File "D:\software\Anaconda3\envs\NER\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3418, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-71bbf22b7c9a>", line
2020-12-27 11:18:06
765
1
原创 Annotated Corpus for Named Entity Recognition 数据集下载
Context:Annotated Corpus for Named Entity Recognition using GMB(Groningen Meaning Bank) corpus for entity classification with enhanced and popular features by Natural Language Processing applied to the data set.Tip: Use Pandas Dataframe to load dataset i
2020-12-25 21:34:20
230
原创 neo4j cypher py2neo len统计run函数返回的data的个数为0
错误：query = "MATCH p=(p3:战争{name:'"+select1+"'})-[r1:`战役`]->(p1:战役)-[r2]->(h)<-[r3]-(p2:战役)<-[r4:`战役`]-(p4:战争{name:'"+select2+"'}) RETURN distinct(p1)"result = graph.run(query)print((result.data()))print('len', len(result.data()))正确：query
2020-12-04 08:54:13
761
原创 Neo4j 搜索符合条件的节点
from py2neo import Graph,Node,Relationshipfrom py2neo import NodeMatcher, Subgraphimport osimport pandas as pdimport datetimegraph = Graph("http://localhost:7474",auth=("neo4j","lee8342"))path = os.path.join(os.getcwd() + "\\" + "battle" + ".xlsx"
2020-12-02 21:40:46
1265
原创 Neo4j ValueError: Node does not belong to this graph
#node1 = Node(ListColumnName[0], name='美国入侵巴拿马战争', type=atype1)node1 = graph.nodes.match(ListColumnName[0], name='美国入侵巴拿马战争').first()#node2 = Node(ListColumnName[4], name='资源战争', type=atype2)node2 = graph.nodes.match(ListColumnName[4], name='资源战争').firs
2020-12-02 21:32:31
424
原创 python pd pandas.cut 出现 NAN的问题
原因：pandas.cut 设置lebel的时候是（0, n] 只包含n不包含0解决方法重新设置一个lebel 使其包含特殊的格式产生问题的例子代码 d2 = pd.cut(DaysList,bins=[0, 1700, 1800, 1900, 2300, 3000],labels=[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1], retbins=False, duplicates='drop')打印的数据：DaysList [193, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 0,
2020-11-18 15:48:16
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2
原创 neo4j安装报错 is not a valid Neo4j installation.
D:\software\neo4j-chs-community-4.1.2-windows\bin>neo4j consoleInvoke-Neo4j : D:\software\neo4j-chs-community-4.1.2-windows\bin is not a valid Neo4j installation. Missing D:\software\neo4j-chs-community-4.1.2-windows\bin\lib所在位置 D:\software\neo4j-.
2020-09-28 13:19:57
2350
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原创 Win10 Neo4j 启动出现“该文件不具有 ‘.ps1‘ 扩展名”错误
本机环境为win10。从neo4j官网上下载好community版本之后。按照网上教程解压然后执行.\neo4j 出现如下错误：处理 -File“D:\Program”失败，因为该文件不具有 ‘.ps1’ 扩展名。请指定一个有效的 Windows PowerShell 脚本文件名，然后重试。这样不能永久解决，每次都要重新弄一遍。一劳永逸的方法是把neo4j的文件夹放到没有空格和中文的目录下面，改一下环境变量，就可以直接启动了https://blog.csdn.net/zz133110/arti
2020-09-28 10:45:45
645
原创 第2关：动手搭建电影推荐系统 实验记录
# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npdef build_rating(m,n,ratings_df): ''' m(int):用户数 n(int):电影数 ratings_df(DataFrame):用户对电影评分记录表 rating(ndarray):用户-电影评分矩阵 ''' #*****...
2020-04-08 19:37:34
835
2
转载 np.array
创建评分记录表，无评分记为0，有评分记为1record = np.array(data>0,dtype=int)1.np.array构造函数用法：np.array([1,2,3,4,5])1.1 numpy array 和 python list 有什么区别？标准Python的列表(list)中，元素本质是对象。如：L = [1, 2, 3]，需要3个指针和三个整数对象，对于数值...
2020-04-04 16:28:22
1925
原创 各种聚类算法的流程对比
DBSCAN：从任一对象点p开始；寻找并合并点p直接密度可达（eps）的对象；如果p是一个核心点，则找到了一个聚类，如果p是一个边界点则寻找下一个对象点；重复2、3，直到所有点都被处理层次聚类算法流程：将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离； 2. 将距离最小的两个类合并成一个新类； 3. 重新计算新类与所有类之间的距离； 4. 重复2、3，直到所有类最后合并成一类K-Mea...
2020-03-30 09:50:31
1125
原创 python 1e-5 是什么意思
x = 1e-4print x会输出0.0001如果你想要e-5则需要写成1e-5它会输出1e-05,不是他没有变化，而是它自动将0.00001转换成1e-05你可以试一下x = 0.00001print x输出一回事1e-05#encoding=utf8import osimport pandas as pdif os.path.exists('./step2/resu...
2020-03-28 22:19:44
34549
转载 先验概率and后验概率
from: https://blog.csdn.net/yangang908/article/details/62215209and : https://my.oschina.net/xiaoluobutou/blog/688245先验概率：事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。后验概率：...
2020-03-28 10:06:59
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原创 从1,2,...,15中小明和小红两人各任取一个数字，现已知小明取到的数字是5的倍数，请问小明取到的数大于小红取到的数的概率是多少？
2.从1,2,…,15中小明和小红两人各任取一个数字，现已知小明取到的数字是5的倍数，请问小明取到的数大于小红取到的数的概率是多少？A、7/14B、8/14C、9/14D、10/14C1/3 *（4/14+9/14+14/14）...
2020-03-27 23:46:12
2411
原创 数据集car_sales共有2694条数据，5个字段，数据集已导入，保存在DataFrame对象data中，字段及说明如下：
数据集car_sales共有2694条数据，5个字段，数据集已导入，保存在DataFrame对象data中，字段及说明如下：列名 类型 说明Year int64 年份Month int64 月份Make object 汽车品牌Model object 车型Quantity int64 汽车销量计算数据集中出现次数最多的车型，保存在变量most_frequence中用出现次数最多的车...
2020-03-21 10:51:59
1720
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转载 用MS SQL Server数据挖掘决策树算法，预测离散属性；节点的背景色将表示处于所选状态的事例的密集程度；预测连续属性时，节点的背景色将表示什么意义？
请问：用MS SQL Server数据挖掘决策树算法，预测离散属性；节点的背景色将表示处于所选状态的事例的密集程度；预测连续属性时，节点的背景色将表示什么意义？请问：用MS SQL Server数据挖掘决策树算法，预测离散属性；节点的背景色将表示处于所选状态的事例的密集程度；预测连续属性时，节点的背景色将表示什么意义？http://msdn.microsoft.com/zh-cn/librar...
2020-03-12 21:17:00
426
转载 python中的[1:]、[::-1]、X[:,m:n]和X[1,:]
Python中的[1:]意思是去掉列表中第一个元素（下标为0），去后面的元素进行操作，以一个示例题为例，用在遍历中统计个数：题：读入N名学生的成绩，将获得某一给定分数的学生人数输出。输入...
2020-03-12 09:26:55
2349
原创 第2关：数据库视图的创建和使用
任务描述本关任务：掌握视图的创建和使用。相关知识视图是什么视图是一个虚拟表，其结构和内容是通过SQL查询获得的。用户可以通过SQL查询语句，可以像其他普通关系表一样，对视图中的数据进行查询。视图同样支持表的相关操作，并可以直接修改、添加、删除数据库中的真实数据。视图通常用来集中、简化和自定义不同用户对数据库的不同认识，如视图可用作安全机制，方法是只允许用户由视图访问数据，而不授予用户直接...
2020-03-10 10:00:23
4842
原创 第2关：创建和修改用户数据库
/********** Begin /– create student database –create database studenton primary( name=‘studentdata1’, filename=’/home/studentdata1.mdf’, size=5MB, maxsize=10MB, filegrowth=1MB),...
2020-03-10 09:23:47
5490
2
原创 学习使用 sklearn 的模型度量方法，来量化预测结果
1. 任务描述在前面的关卡，我们已经学会了如果使用 sklearn 训练分类模型，那如何评估模型的分类效果？本关卡将学习使用 sklearn 的模型度量方法，来量化预测结果。2. 相关知识相关知识sklearn 中有三种不同的 API 来评估模型的预测质量：Estimator score method :在评估器（比如一个分类模型）中有score函数提供默认的评估标准，比如支持向量机sk...
2020-03-08 11:19:15
1562
原创 采用 scikit-learn 中的 svm 模型，训练一个对 digits 数据集进行分类的模型
任务描述采用 scikit-learn 中的 svm 模型，训练一个对 digits 数据集进行分类的模型。相关知识在 scikit-learn 中，对于分类问题的估计器是一个实现了fit(X, y) 和predict(T)方法的 Python 对象。估计器的实例很多，例如实现了支持向量分类的类sklearn.svm.svc。估计器的结构可以通过初始化模型时设置的参数决定，但目前，我们将估计...
2020-03-07 14:26:17
2937
原创 希望分别使用 CountVectorizer 和 TfidfVectorizer 对新闻文本数据进行特征提取，并验证提取是否正确
编程要求本关任务，希望分别使用 CountVectorizer 和 TfidfVectorizer 对新闻文本数据进行特征提取，并验证提取是否正确。数据介绍：采用fetch_20newsgroups("./step5/",subset='train', categories=categories)函数加载对应目录的新闻数据，subset='train'指定采用的是该数据的训练集，cate...
2020-03-07 13:57:37
1608
转载 微信小程序异常，this.setDate is not a function报错求解
微信小程序异常，this.setDate is not a function报错求解this.setDate({v4:"v4444"})this.setData 写错了
2020-03-05 21:32:54
1284
1
转载 新型冠状病毒传播规律离散微观模型（结果与实际情况一致）-附源码
新型冠状病毒传播规律离散微观模型0 前言1、模型1.1 个体病毒感染概率计算模型1.2 个体移动模型1.3 求解过程2 实例分析2.1...
2020-02-29 18:07:36
2205
原创 SQL: Cannot create JDBC driver of class '' for connect URL（使用JDNI数据源）
SQL: Cannot create JDBC driver of class ‘’ for connect URL使用数据库数据源的web 项目，发布后，报错：Struts Problem ReportStruts has detected an unhandled exception:Messages: No suitable driverCannot create JDBC d...
2020-01-15 16:14:21
1298
原创 Word查找替换，批量删除文档中空格、空行、指定符号中的任意内容
1、批量删除空格（1）点击【开始】-【编辑】-【替换】按钮或按【Ctrl+H】组合键，打开“查找与替换”对话框，将鼠标光标定位于“查找内容”文本框中，然后点击“更多”按钮。（2）展开“替换”栏，点击“特殊格式”按钮，在弹出菜单中选择“空白区域”选项。（3）点击“全部替换”按钮，在“全部完成”的提示框中单击“确定”按钮，所有空格即被删除。2、批量删除空行Word中，回车符又称为段落标记，一...
2020-01-14 20:32:07
6733
pip-20.3.3.tar.gz
2020-12-25
Annotated Corpus for Named Entity Recognition.zip
2020-12-24
2020“华为杯”第十七届中国研究生数学建模竞赛获奖名单.rar
2020-12-14
数据库期末考试试卷（含答案）.zip
2020-12-14
mysql-connector-java.zip
2020-01-15
jQuery仿新浪微博用户评论表单代码（完整版）支持二级回复，带json
2018-07-24
dede广场舞视频整站源码，解压密码 immense
2018-03-02
如何用java实现不同编码方式字符串的转换（包含异常处理、重复不终止输入、缓冲区bufferedreader的使用）
2017-04-01
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