[识别准确率]的搜索结果

...对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 jieba “结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件 “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Scroll down for English documentation. 特点 支持四种分词模式： 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 paddle模式，利用PaddlePaddle深度学习框架，训练序列标注（双向GRU）网络模型实现分词。同时支持词性标注。paddle模式使用需安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。目前paddle模式支持jieba v0.40及以上版本。jieba v0.40以下版本，请升级jieba，pip install jieba --upgrade 。PaddlePaddle官网 支持繁体分词 支持自定义词典 MIT 授权协议 安装说明 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装：easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装：先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ，解压后运行 python setup.py install 手动安装：将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录 通过 import jieba 来引用 如果需要使用paddle模式下的分词和词性标注功能，请先安装paddlepaddle-tiny，pip install paddlepaddle-tiny==1.6.1。 算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 主要功能 分词 jieba.cut 方法接受四个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型；use_paddle 参数用来控制是否使用paddle模式下的分词模式，paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle接口安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细 待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用 jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。 代码示例 encoding=utf-8import jiebajieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持strs=["我来到北京清华大学","乒乓球拍卖完了","中国科学技术大学"]for str in strs:seg_list = jieba.cut(str,use_paddle=True) 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)))seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 精确模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 默认是精确模式print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) 输出: 【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 添加自定义词典 载入词典 开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含 jieba 词库里没有的词。虽然 jieba 有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率 用法： jieba.load_userdict(file_name) file_name 为文件类对象或自定义词典的路径 词典格式和 dict.txt 一样，一个词占一行；每一行分三部分：词语、词频（可省略）、词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。 词频省略时使用自动计算的能保证分出该词的词频。 例如： 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 更改分词器（默认为 jieba.dt）的 tmp_dir 和 cache_file 属性，可分别指定缓存文件所在的文件夹及其文件名，用于受限的文件系统。 范例： 自定义词典：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/userdict.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_userdict.py 之前： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 / 加载自定义词库后：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / 调整词典 使用 add_word(word, freq=None, tag=None) 和 del_word(word) 可在程序中动态修改词典。 使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。 代码示例： >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 “通过用户自定义词典来增强歧义纠错能力” — https://github.com/fxsjy/jieba/issues/14 关键词提取 基于 TF-IDF 算法的关键词抽取 import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence 为待提取的文本 topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20 withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选 jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件 代码示例 （关键词提取） https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py 关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py 关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径 自定义语料库示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py 关键词一并返回关键词权重值示例 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_with_weight.py 基于 TextRank 算法的关键词抽取 jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。 jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例 算法论文： TextRank: Bringing Order into Texts 基本思想: 将待抽取关键词的文本进行分词 以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图 计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图 使用示例: 见 test/demo.py 词性标注 jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) 新建自定义分词器，tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。 标注句子分词后每个词的词性，采用和 ictclas 兼容的标记法。 除了jieba默认分词模式，提供paddle模式下的词性标注功能。paddle模式采用延迟加载方式，通过enable_paddle()安装paddlepaddle-tiny，并且import相关代码； 用法示例 >>> import jieba>>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门") jieba默认模式>>> jieba.enable_paddle() 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门",use_paddle=True) paddle模式>>> for word, flag in words:... print('%s %s' % (word, flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns paddle模式词性标注对应表如下： paddle模式词性和专名类别标签集合如下表，其中词性标签 24 个（小写字母），专名类别标签 4 个（大写字母）。 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 t 时间 nr 人名 ns 地名 nt 机构名 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名 ORG 机构名 TIME 时间 并行分词 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows 用法： jieba.enable_parallel(4) 开启并行分词模式，参数为并行进程数 jieba.disable_parallel() 关闭并行分词模式 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。 Tokenize：返回词语在原文的起止位置 注意，输入参数只接受 unicode 默认模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 搜索模式 result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司', mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎 引用： from jieba.analyse import ChineseAnalyzer 用法示例：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py 命令行分词 使用示例：python -m jieba news.txt > cut_result.txt 命令行选项（翻译）： 使用: python -m jieba [options] filename结巴命令行界面。固定参数:filename 输入文件可选参数:-h, --help 显示此帮助信息并退出-d [DELIM], --delimiter [DELIM]使用 DELIM 分隔词语，而不是用默认的' / '。若不指定 DELIM，则使用一个空格分隔。-p [DELIM], --pos [DELIM]启用词性标注；如果指定 DELIM，词语和词性之间用它分隔，否则用 _ 分隔-D DICT, --dict DICT 使用 DICT 代替默认词典-u USER_DICT, --user-dict USER_DICT使用 USER_DICT 作为附加词典，与默认词典或自定义词典配合使用-a, --cut-all 全模式分词（不支持词性标注）-n, --no-hmm 不使用隐含马尔可夫模型-q, --quiet 不输出载入信息到 STDERR-V, --version 显示版本信息并退出如果没有指定文件名，则使用标准输入。 --help 选项输出： $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. 延迟加载机制 jieba 采用延迟加载，import jieba 和 jieba.Tokenizer() 不会立即触发词典的加载，一旦有必要才开始加载词典构建前缀字典。如果你想手工初始 jieba，也可以手动初始化。 import jiebajieba.initialize() 手动初始化（可选） 在 0.28 之前的版本是不能指定主词典的路径的，有了延迟加载机制后，你可以改变主词典的路径: jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 例子： https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_change_dictpath.py 其他词典 占用内存较小的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small 支持繁体分词更好的词典文件 https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big 下载你所需要的词典，然后覆盖 jieba/dict.txt 即可；或者用 jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') 其他语言实现 结巴分词 Java 版本 作者：piaolingxue 地址：https://github.com/huaban/jieba-analysis 结巴分词 C++ 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/cppjieba 结巴分词 Rust 版本 作者：messense, MnO2 地址：https://github.com/messense/jieba-rs 结巴分词 Node.js 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/nodejieba 结巴分词 Erlang 版本 作者：falood 地址：https://github.com/falood/exjieba 结巴分词 R 版本 作者：qinwf 地址：https://github.com/qinwf/jiebaR 结巴分词 iOS 版本 作者：yanyiwu 地址：https://github.com/yanyiwu/iosjieba 结巴分词 PHP 版本 作者：fukuball 地址：https://github.com/fukuball/jieba-php 结巴分词 .NET(C) 版本 作者：anderscui 地址：https://github.com/anderscui/jieba.NET/ 结巴分词 Go 版本 作者: wangbin 地址: https://github.com/wangbin/jiebago 作者: yanyiwu 地址: https://github.com/yanyiwu/gojieba 结巴分词Android版本 作者 Dongliang.W 地址：https://github.com/452896915/jieba-android 友情链接 https://github.com/baidu/lac 百度中文词法分析（分词+词性+专名）系统 https://github.com/baidu/AnyQ 百度FAQ自动问答系统 https://github.com/baidu/Senta 百度情感识别系统 系统集成 Solr: https://github.com/sing1ee/jieba-solr 分词速度 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode 测试环境: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 常见问题 1. 模型的数据是如何生成的？ 详见： https://github.com/fxsjy/jieba/issues/7 2. “台中”总是被切成“台 中”？（以及类似情况） P(台中) ＜ P(台)×P(中)，“台中”词频不够导致其成词概率较低 解决方法：强制调高词频 jieba.add_word('台中') 或者 jieba.suggest_freq('台中', True) 3. “今天天气 不错”应该被切成“今天 天气 不错”？（以及类似情况） 解决方法：强制调低词频 jieba.suggest_freq(('今天', '天气'), True) 或者直接删除该词 jieba.del_word('今天天气') 4. 切出了词典中没有的词语，效果不理想？ 解决方法：关闭新词发现 jieba.cut('丰田太省了', HMM=False) jieba.cut('我们中出了一个叛徒', HMM=False) 更多问题请点击：https://github.com/fxsjy/jieba/issues?sort=updated&state=closed 修订历史 https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/Changelog jieba “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module. Features Support three types of segmentation mode: Accurate Mode attempts to cut the sentence into the most accurate segmentations, which is suitable for text analysis. Full Mode gets all the possible words from the sentence. Fast but not accurate. Search Engine Mode, based on the Accurate Mode, attempts to cut long words into several short words, which can raise the recall rate. Suitable for search engines. Supports Traditional Chinese Supports customized dictionaries MIT License Online demo http://jiebademo.ap01.aws.af.cm/ (Powered by Appfog) Usage Fully automatic installation: easy_install jieba or pip install jieba Semi-automatic installation: Download http://pypi.python.org/pypi/jieba/ , run python setup.py install after extracting. Manual installation: place the jieba directory in the current directory or python site-packages directory. import jieba. Algorithm Based on a prefix dictionary structure to achieve efficient word graph scanning. Build a directed acyclic graph (DAG) for all possible word combinations. Use dynamic programming to find the most probable combination based on the word frequency. For unknown words, a HMM-based model is used with the Viterbi algorithm. Main Functions Cut The jieba.cut function accepts three input parameters: the first parameter is the string to be cut; the second parameter is cut_all, controlling the cut mode; the third parameter is to control whether to use the Hidden Markov Model. jieba.cut_for_search accepts two parameter: the string to be cut; whether to use the Hidden Markov Model. This will cut the sentence into short words suitable for search engines. The input string can be an unicode/str object, or a str/bytes object which is encoded in UTF-8 or GBK. Note that using GBK encoding is not recommended because it may be unexpectly decoded as UTF-8. jieba.cut and jieba.cut_for_search returns an generator, from which you can use a for loop to get the segmentation result (in unicode). jieba.lcut and jieba.lcut_for_search returns a list. jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) creates a new customized Tokenizer, which enables you to use different dictionaries at the same time. jieba.dt is the default Tokenizer, to which almost all global functions are mapped. Code example: segmentation encoding=utf-8import jiebaseg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 全模式seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)) 默认模式seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")print(", ".join(seg_list))seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造") 搜索引擎模式print(", ".join(seg_list)) Output: [Full Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学[Accurate Mode]: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学[Unknown Words Recognize] 他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦 (In this case, "杭研" is not in the dictionary, but is identified by the Viterbi algorithm)[Search Engine Mode]： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造 Add a custom dictionary Load dictionary Developers can specify their own custom dictionary to be included in the jieba default dictionary. Jieba is able to identify new words, but you can add your own new words can ensure a higher accuracy. Usage： jieba.load_userdict(file_name) file_name is a file-like object or the path of the custom dictionary The dictionary format is the same as that of dict.txt: one word per line; each line is divided into three parts separated by a space: word, word frequency, POS tag. If file_name is a path or a file opened in binary mode, the dictionary must be UTF-8 encoded. The word frequency and POS tag can be omitted respectively. The word frequency will be filled with a suitable value if omitted. For example: 创新办 3 i云计算 5凱特琳 nz台中 Change a Tokenizer’s tmp_dir and cache_file to specify the path of the cache file, for using on a restricted file system. Example: 云计算 5李小福 2创新办 3[Before]： 李小福 / 是 / 创新 / 办 / 主任 / 也 / 是 / 云 / 计算 / 方面 / 的 / 专家 /[After]：　李小福 / 是 / 创新办 / 主任 / 也 / 是 / 云计算 / 方面 / 的 / 专家 / Modify dictionary Use add_word(word, freq=None, tag=None) and del_word(word) to modify the dictionary dynamically in programs. Use suggest_freq(segment, tune=True) to adjust the frequency of a single word so that it can (or cannot) be segmented. Note that HMM may affect the final result. Example: >>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中将/出错/。>>> jieba.suggest_freq(('中', '将'), True)494>>> print('/'.join(jieba.cut('如果放到post中将出错。', HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台/中/」/正确/应该/不会/被/切开>>> jieba.suggest_freq('台中', True)69>>> print('/'.join(jieba.cut('「台中」正确应该不会被切开', HMM=False)))「/台中/」/正确/应该/不会/被/切开 Keyword Extraction import jieba.analyse jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) sentence: the text to be extracted topK: return how many keywords with the highest TF/IDF weights. The default value is 20 withWeight: whether return TF/IDF weights with the keywords. The default value is False allowPOS: filter words with which POSs are included. Empty for no filtering. jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) creates a new TFIDF instance, idf_path specifies IDF file path. Example (keyword extraction) https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags.py Developers can specify their own custom IDF corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/idf.txt.big Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_idfpath.py Developers can specify their own custom stop words corpus in jieba keyword extraction Usage： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name is the path for the custom corpus Custom Corpus Sample：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/extra_dict/stop_words.txt Sample Code：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/extract_tags_stop_words.py There’s also a TextRank implementation available. Use: jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) Note that it filters POS by default. jieba.analyse.TextRank() creates a new TextRank instance. Part of Speech Tagging jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None) creates a new customized Tokenizer. tokenizer specifies the jieba.Tokenizer to internally use. jieba.posseg.dt is the default POSTokenizer. Tags the POS of each word after segmentation, using labels compatible with ictclas. Example: >>> import jieba.posseg as pseg>>> words = pseg.cut("我爱北京天安门")>>> for w in words:... print('%s %s' % (w.word, w.flag))...我 r爱 v北京 ns天安门 ns Parallel Processing Principle: Split target text by line, assign the lines into multiple Python processes, and then merge the results, which is considerably faster. Based on the multiprocessing module of Python. Usage: jieba.enable_parallel(4) Enable parallel processing. The parameter is the number of processes. jieba.disable_parallel() Disable parallel processing. Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py Result: On a four-core 3.4GHz Linux machine, do accurate word segmentation on Complete Works of Jin Yong, and the speed reaches 1MB/s, which is 3.3 times faster than the single-process version. Note that parallel processing supports only default tokenizers, jieba.dt and jieba.posseg.dt. Tokenize: return words with position The input must be unicode Default mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限公司 start: 6 end:10 Search mode result = jieba.tokenize(u'永和服装饰品有限公司',mode='search')for tk in result:print("word %s\t\t start: %d \t\t end:%d" % (tk[0],tk[1],tk[2])) word 永和 start: 0 end:2word 服装 start: 2 end:4word 饰品 start: 4 end:6word 有限 start: 6 end:8word 公司 start: 8 end:10word 有限公司 start: 6 end:10 ChineseAnalyzer for Whoosh from jieba.analyse import ChineseAnalyzer Example: https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/test_whoosh.py Command Line Interface $> python -m jieba --helpJieba command line interface.positional arguments:filename input fileoptional arguments:-h, --help show this help message and exit-d [DELIM], --delimiter [DELIM]use DELIM instead of ' / ' for word delimiter; or aspace if it is used without DELIM-p [DELIM], --pos [DELIM]enable POS tagging; if DELIM is specified, use DELIMinstead of '_' for POS delimiter-D DICT, --dict DICT use DICT as dictionary-u USER_DICT, --user-dict USER_DICTuse USER_DICT together with the default dictionary orDICT (if specified)-a, --cut-all full pattern cutting (ignored with POS tagging)-n, --no-hmm don't use the Hidden Markov Model-q, --quiet don't print loading messages to stderr-V, --version show program's version number and exitIf no filename specified, use STDIN instead. Initialization By default, Jieba don’t build the prefix dictionary unless it’s necessary. This takes 1-3 seconds, after which it is not initialized again. If you want to initialize Jieba manually, you can call: import jiebajieba.initialize() (optional) You can also specify the dictionary (not supported before version 0.28) : jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') Using Other Dictionaries It is possible to use your own dictionary with Jieba, and there are also two dictionaries ready for download: A smaller dictionary for a smaller memory footprint: https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.small There is also a bigger dictionary that has better support for traditional Chinese (繁體): https://github.com/fxsjy/jieba/raw/master/extra_dict/dict.txt.big By default, an in-between dictionary is used, called dict.txt and included in the distribution. In either case, download the file you want, and then call jieba.set_dictionary('data/dict.txt.big') or just replace the existing dict.txt. Segmentation speed 1.5 MB / Second in Full Mode 400 KB / Second in Default Mode Test Env: Intel® Core™ i7-2600 CPU @ 3.4GHz；《围城》.txt 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/yegeli/article/details/107246661。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...气中微塑料成分的快速识别与定量分析，为解决日益严重的全球微塑料污染问题提供了有力的技术支持。 此外，随着传感器技术的发展，便携式LIBS-LIF设备的研发也在不断推进。2021年底，某知名科技公司在国际仪器展上展示了其研发的一款轻便型LIBS-LIF检测仪，能够在现场直接完成对重金属污染物的实时检测，极大地提高了环境应急响应速度和精准度。 同时，针对LIBS-LIF技术在土壤重金属检测中的应用，有学者深入探讨了其在复杂地质背景下的适应性及精度提升策略，提出了一种结合深度学习算法进行谱线解卷积和背景扣除的新方法，有望进一步提高LIBS-LIF在实际环境监测中的准确性和可靠性。 综上所述，LIBS-LIF技术作为前沿的元素分析手段，在环境监测方面的潜力正逐渐被挖掘并广泛应用，未来将在更广泛的环境污染治理、生态保护以及环境风险评估等领域发挥重要作用。

...币数值变得更加便捷和准确。这款插件内置了155种不同国家的货币格式，覆盖了全球绝大多数的货币种类，无论是美元、欧元还是人民币等，都能得到精确的格式化输出。同时，它还支持715种不同的语言环境，确保了在不同地区展示货币时的本地化需求得到满足。使用currencyFormatter.js，开发者无需担心复杂的货币符号转换或数字格式问题，只需几行简单的代码调用，即可实现对输入数值的自动格式化，使其符合特定国家或地区的标准。此外，该插件还具备处理某些特殊货币格式的能力，比如对于那些不常用的货币单位，也能够进行正确的识别和格式化，极大地提升了应用的灵活性与适应性。无论你是正在开发国际化的电子商务网站，还是需要在多语言环境中展示金融数据的应用程序，currencyFormatter.js都是你的理想选择。其简洁明了的API设计和强大的功能集合，将帮助你轻松应对各种货币格式化的需求，提升用户体验的同时，也为项目带来了更高的专业度和可信度。 点我下载 文件大小：26.76 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...动态移动。-智能容器识别：在多层嵌套的容器布局中，jquery.top-droppable能够准确判断拖动的目标容器，确保元素精确地放置在预期的位置。-集成提示功能：通过结合SweetAlert或其他提示插件，提供实时反馈，增强用户体验，例如在元素成功放置后显示确认信息。-高度定制性：开发者可以根据需要调整插件的行为，包括自定义拖动效果、放置规则、容器样式等，以适应各种应用场景。该插件的使用步骤通常包括：1.引入依赖：确保页面中包含了jQuery、jQueryUI库以及jquery.top-droppable.js文件。2.HTML布局：为需要支持拖拽与放置的元素添加特定类名（如top-droppable），并为容器分配z-index值以实现堆叠效果。3.初始化插件：通过jQuery调用$.fn.topDroppable()方法，配置所需的选项，如拖放行为、提示消息等。总体而言，jquery.top-droppable为Web开发人员提供了高效、灵活的工具，用于创建具备高级交互特性的动态Web应用，显著提升了用户体验和界面的互动性。 点我下载 文件大小：303.93 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...入有误或不完整，也能准确地识别并推荐相关选项，减少错误输入带来的困扰。3.用户体验优化：自动完成功能减少了用户手动输入的工作量，提高了数据输入的准确性和速度，使交互过程更加流畅自然。4.灵活性与可定制性：Fuzzysearch提供了丰富的配置选项，允许开发者根据具体需求调整插件行为，如搜索范围、匹配模式等，以适应不同应用场景。总之，Fuzzysearch是一个强大而灵活的工具，旨在简化搜索流程，提升用户在各种场景下的工作效率与满意度。无论是网页应用、移动应用还是桌面软件，引入Fuzzysearch都能显著增强其功能性和用户体验。 点我下载 文件大小：105.23 KB 您将下载一个JQuery插件资源包，该资源包内部文件的目录结构如下： 本网站提供JQuery插件下载功能，旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容，请立即告知我们，我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明：站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用，严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果，由使用者承担责任。

...一领域涵盖了对情绪的识别、理解、生成与表达等多个层次的技术挑战，目前AI尚无法达到与人类相同水平的情感理解及自然流露。 创造性思维 , 创造性思维是人工智能试图模拟的一种高级认知能力，它涉及独立思考、创新解决问题和产生新颖且有价值的想法或作品的过程。当前AI虽然能在一定程度上进行文本创作，但还无法像人一样具备深度联想、灵感闪现以及基于复杂情境构建独特观点的创造性思维过程。 GPT-3模型 , GPT-3（Generative Pre-training Transformer 3）是由OpenAI开发的一款先进的预训练语言模型，通过大规模无监督学习和深度神经网络架构，能够在各种任务中生成高质量的文本内容。尽管GPT-3在某些场景下可以生成看似具有情感色彩和创造性的文本片段，但其仍受限于算法本身的机制，无法真正实现人类般深层次的情感理解和创新思考。

...对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 直接设置headers $.ajax({type : "get",dataType : "json",async:false,url : base_path + "aa/getList",header: { Accept: "application/json; charset=utf-8"},success : function(result) {},error : function(jqXHR, textStatus) {jqAjaxError(jqXHR, textStatus);} }) beforeSend设置 $.ajax({type : "get",dataType : "json",async:false,url : base_path + "aa/getList",beforeSend: function (xhr) {xhr.setRequestHeader("sso_token", "sso_token");},success : function(result) {},error : function(jqXHR, textStatus) {jqAjaxError(jqXHR, textStatus);} }); 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44724587/article/details/132226488。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Tenda腾达 W311U无线网卡驱动1.0版For WinXP/Vista/Win7下载-腾达无线网卡驱动-ZOL中关村在线 Tenda腾达 W311U无线网卡驱动1.0版For WinXP/Vista/Win7下载-腾达无线网卡驱动-ZOL中关村在线 Tenda腾达 W311U无线网卡驱动1.0版For WinXP/Vista/Win7 posted on 2013-02-05 20:54 lexus 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏 转载于:https://www.cnblogs.com/lexus/archive/2013/02/05/2893398.html 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/a13393665983/article/details/102184948。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...误，那么解析器将无法准确识别并转换这些数据，从而引发JSON解析错误。此类错误通常会导致应用程序崩溃或者返回不正确的结果。

...来说，理解和掌握如何识别并清除CSV文件中的HTML代码对于提升数据质量、确保后续分析结果准确至关重要。随着大数据时代的来临，关注并跟进此类实用技巧及最新研究进展，将有助于数据工作者更好地应对复杂多变的数据环境。

...对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Uglifyjs压缩js的的时候，要求不能有es6语法 解决方法： vue-cli默认是检测src和test目录下的js文件。将dom7的文件加入无include中就可以了 test: /\.js$/,loader: 'babel-loader',options: { presets: ['env', 'stage-2']},include: [resolve('src'), resolve('test'),resolve('node_modules/dom7')]复制代码 转载于:https://juejin.im/post/5a338bf651882549a7464477 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_33910137/article/details/91429581。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 Springboot 页面访问不到静态资源 问题：在HTML文件中引入图片，但是浏览器访问不到图片。 index.html： <!DOCTYPE html><html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org"><head><meta charset="UTF-8"><title>Helllo Jenkins</title></head><body><h1 style="text-align: center;">This is my first demo for Jenkins </h1><div align="center"><img th:src="@{/static/doudou.jpg}" style="width: 80%;height: 70%"></div></body></html> 浏览器错误信息： Failed to load resource: the server responded with a status of 404 () 解决方法： 在配置文件application.properties设置静态资源的访问路径 只有静态资源的访问路径为/static/时，才会处理请求spring.mvc.static-path-pattern=/static/ 重新启动后、完美解决问题 本篇文章为转载内容。原文链接：https://lebron.blog.csdn.net/article/details/117636422。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...续差异表达基因筛选的准确性。 此外，随着机器学习和人工智能领域的飞速发展，正态分布校验的重要性日益凸显。例如，在深度学习模型训练前，对输入特征进行正态化处理（如Z-score标准化）已成为常见做法。而在执行这一操作前，首先确认原始数据是否已接近正态分布，则显得尤为关键。今年早些时候，《Journal of Machine Learning Research》上的一篇论文就详细阐述了如何结合正态分布校验与预处理技术，以提升自动驾驶系统中图像识别任务的性能。 与此同时，统计学界也在持续关注和改进正态分布检验的方法论。今年新发布的R语言包normtestplus提供了更为精细和全面的正态性检验工具，其中包括但不限于Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk等经典检验方法，并引入了适应大数据环境的新颖检验算法，使得在处理海量数据时的正态分布检验更加高效和可靠。 综上所述，正态分布校验不仅在传统的统计分析领域发挥着基础作用，还在现代数据分析、生物信息学和人工智能等前沿科学领域中展现出强大的实用性与适用性。随着科学技术的发展，正态分布校验的理论与实践将会继续深化，为科学研究与决策提供更有力的支持。

...属性，以辅助技术正确识别表格结构及内容。例如，使用role="grid"和role="row"等属性能有效提升屏幕阅读器用户的理解度，让信息传达更为准确。 深入研究CSS Flexbox布局模式也能为表格设计带来新思路。Flexbox允许子元素在父容器内灵活伸缩与对齐，结合CSS变量和媒体查询，可以创建出高度适应性且表现力丰富的自适应表格样式。 总之，在实际项目中，掌握并灵活运用上述技术和规范，不仅能实现表格大小的自适应，更能打造出符合现代网页设计趋势、具有良好交互体验的高质量数据展示界面。

一、引言 在图像识别领域，Tesseract是一个非常强大的工具。然而，我们经常会遇到一个问题，那就是"找不到有效的文本行边界"。这其实是个经常遇到的问题，不过在我们动手解决它之前，咱得先唠唠啥是文本行边界，以及为啥它如此关键。 二、什么是文本行边界？ 文本行边界，简单来说，就是在一张图片中，我们可以看到的一行一行的文字。这是一张图片中的一个非常重要的特征，因为它是进行文本识别的关键。 三、为什么要找到文本行边界？ 找到文本行边界非常重要，因为它可以帮助我们确定哪些部分是文本，哪些部分不是。这对于进行文本识别是非常关键的。如果没找到文本行的边界，那我们就没法准确地认出这些字来，就像在没有标点符号和段落分隔的情况下读一本天书一样。 四、如何解决“找不到有效的文本行边界”问题？ 1. 使用Tesseract自带的参数调整功能 在使用Tesseract进行文本识别时，我们可以使用一些参数来调整其行为。比如说，我们可以通过调整--psm这个小开关，来告诉程序识别页面时应该按照横向还是纵向来识别。再比如，使用--oem参数，我们可以像选择赛车引擎那样，挑选出适合这次任务的OCR引擎进行工作。 bash tesseract image.png output.txt --psm 6 在这个例子中，我们使用了--psm参数来指定要识别的页面方向为横向。 2. 调整图像处理步骤 我们也可以通过调整图像处理步骤来改善文本行边界的识别效果。例如，我们可以先对图像进行灰度转换，然后再进行边缘检测。这样可以有效地增强图像中的文本信息，从而提高文本行边界的识别率。 3. 使用深度学习方法 最近几年，深度学习已经在图像识别领域取得了巨大的成功。我们完全可以琢磨琢磨用深度学习技术来对付这个“文本行边界识别不给力”的问题。例如，我们可以使用卷积神经网络（CNN）来进行文本行边界的识别。 五、结论 总的来说，“找不到有效的文本行边界”是一个很常见的问题，但只要我们使用正确的方法，就可以有效地解决这个问题。希望这篇技术文章能够帮助你更好地理解和解决这个问题。如果你有任何问题或建议，欢迎随时向我提问！

...将JSON数据高效、准确地转换为数据库表格式是一项关键任务，特别是在大数据时代背景下，大量异构数据的整合与分析尤为重要。 近期，业界对于如何优化这一过程展开了深入研究和实践应用。例如，2023年春季，Google Cloud推出了一款名为“Dataflow for JSON”的服务，该服务能够自动解析复杂JSON结构，并智能映射到BigQuery等云数据库中，极大地简化了JSON至关系型数据库的转换流程，提升了数据集成效率。 同时，一些开源项目也在积极探索这一领域，如PostgreSQL的jsonb数据类型就支持直接存储JSON并进行高效的查询操作，使得JSON数据可以直接在数据库层面进行深度处理，无需预先转换成传统的表结构。 此外，针对嵌套层级较深或动态结构变化频繁的JSON数据，有学者提出了基于NoSQL数据库的解决方案，如MongoDB的文档模型能很好地适应JSON数据的特性，实现灵活且高性能的数据管理。 总的来说，随着技术的发展和应用场景的变化，JSON数据转换为数据库表格式的方法不断演进，无论是通过增强传统关系型数据库的功能，还是借助NoSQL数据库的优势，都在推动着更高效、便捷的数据处理方式的创新与发展。

...对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 CentOS中添加新用户的命令是 useradd 用户名 CentOS中删除用户的命令是 userdel 用户名 CentOS中添加用户组的命令是 groupadd groupname CentOS中把用户加人用户组的命令是 usermod -G groupname username 或者：gpasswd -a user group 用户的配置文件是 passwd 用户的密码存放在 /etc/shadow 用于用户切换的命令是 su username 使用( )命令可以把某些root的权限限有针对性地指派给某个用户 sudo 用于修改CentOS中用户组属性的命令是 groupmod groupmod [-g <群组识别码> <-o>][-n <新群组名称>][群组名称] 参数： -g <群组识别码> 　设置欲使用的群组识别码。 -o 　重复使用群组识别码。 -n <新群组名称> 　设置欲使用的群组名称。 实例 修改组名 [root@runoob.com ~] groupadd linuxso [root@runoob.com ~] tail -1 /etc/group linuxso:x:500: [root@runoob.com ~] tail -1 /etc/group linuxso:x:500: [root@runoob.com ~] groupmod -n linux linuxso [root@runoob.com ~] tail -1 /etc/group linux:x:500: 用于修改CentOS中用户属性的命令是 usermod 这里我们修改tstuser用户的 UID 为3000 usermod -u 3000 tstuser 我们也可以通过usermod 修改user用户的解释器，使其能够登陆。 usermod -s /bin/bash user 我们要把user用户家目录修改为/home/new 并迁移旧数据。 usermod -m -d /home/new user 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_33468857/article/details/127909483。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 使用定时器实现自动滚动，调节时间大小设置滚动速度。 //动态加载完表格或页面渲染后调用，这里使用tbody或ul的上级标签id、class也可以，时间越大滚动越慢setInterval('autoScroll("alarmTable")', 1000)function autoScroll(obj) {//如果是ul,tbody就改成ul，为列表的上级标签$(obj).find("tbody").animate({marginTop: "-5px"}, 10, function () {$(this).css({marginTop: "0px"}).find("tr:first").appendTo(this);//如果是ul,这里改成li:first});} 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/MF180214/article/details/128531246。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 在linux下初始的Firefox是不带Flash插件的，于是就无法看视频（同时也屏蔽了许多网页上的广告，哈哈）， 让firefox自动安装这个插件又失败。于是，决定去手动安装一下。 去官网下载吧，地址是http://get.adobe.com/flashplayer/，有RPM，YUM，.gz的包等等供选择，我选择了RPM，方便点。 下载完毕后，我这边文件名为flash-plugin-10.0.32.18-release.i386.rpm，进入此文件所在目录，输入命令 rpm -ivh flash-plugin-10.0.32.18-release.i386.rpm 安装成功后，可在地址栏里打“about:plugins ”确认已经安装好 Shockware Flash插件。 至此就成功拉～ PS：用yum方式安装也很方便，下载包后，用命令yum install flash-plugin,之后安装提示确认就行了～ 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Eyson/article/details/4562706。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...可实时分析报销数据、识别潜在风险，并通过机器学习不断优化审批逻辑。 同时，MySQL作为开源关系型数据库的重要代表，在全球范围内持续获得广泛应用和升级优化。MariaDB Foundation近期发布的MySQL 8.0新版本，对性能、安全性以及JSON支持等方面进行了显著提升，使得诸如报销审批这类复杂业务场景下的数据处理更为高效稳定。 另外，随着《个人信息保护法》等法规的实施，企业在利用数据库管理用户敏感信息时面临更高的合规要求。微信小程序与MySQL在实际运用中也需严格遵守法律法规，确保用户数据的安全存储与合理使用，例如采用加密传输、访问控制等措施保障报销审批过程中涉及的员工个人信息安全。 综上所述，微信小程序与MySQL数据库在企业报销审批中的实践案例是数字化转型浪潮中的一个缩影，而围绕这一领域的新技术发展与政策变化将为未来的企业运营管理带来更为智能化、安全化的解决方案。

...觉领域中更广泛的形状识别与物体检测技术的最新进展。例如，深度学习算法在图像识别中的应用已取得了显著成果，如YOLO（You Only Look Once）系列实时对象检测系统，以及基于Mask R-CNN的实例分割技术，它们不仅可以精准地检测出图像中的各类形状，还能实现像素级别的分类。 近期，一项发表在《Pattern Recognition Letters》的研究提出了一种改进的边缘检测算法，结合卷积神经网络对图像进行预处理，有效提高了复杂背景下正方形等特定形状的检测精度。同时，Google研究人员也在不断优化其开源库TensorFlow Lite，使其能够在移动设备上高效运行复杂的形状识别模型，这对于智能家居、自动驾驶等领域具有重要意义。 此外，在实际应用场景中，正方形检测被广泛应用于二维码识别、建筑结构分析、无人机自主导航等诸多前沿技术。例如，利用深度学习进行二维码识别时，正方形定位是关键步骤之一；而在建筑BIM（建筑信息模型）技术中，自动检测墙体、门窗等正方形元素有助于提高建模效率和准确性。 总之，正方形检测作为基础的图像处理任务，其背后所依托的技术发展日新月异，并持续推动着相关行业领域的技术创新与应用拓展。对于广大开发者而言，紧跟前沿动态，深入理解并掌握这些先进的图像识别方法，将极大地提升自身在AI开发领域的竞争力。

...对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 2017快过完了，大家过去一年收获如何？不管怎样，保持好心态，未来不迎，当下不杂，既过不恋。 近期准备把过去一年写的文章按照分类重新整理推送一遍，包括：“分布式”、“机器学习”、“深度学习”、“NLP”、“Java深度”、“Java并发核心”、“JDK源码”、“Tomcat内核”。 本篇推送深度学习相关文章。 LSTM神经网络 GRU神经网络 循环神经网络 卷积神经网络 深度学习的seq2seq模型 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/wangyangzhizhou/article/details/78878909。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。