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Kurseinführung:《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。
Kurs Fortschrittlich 17021
Kurseinführung:《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程,详细的介绍的每个环节的具体操作。
Kurs Fortschrittlich 10717
Kurseinführung:《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例,让大家更加熟练掌握使用html5和css3.
Wie man mit Python mit fehlenden Werten umgeht
2017-06-22 11:51:31 0 2 867
2017-05-18 10:58:36 0 2 582
Wie man mit plötzlichen Ausnahmen in Python umgeht
2017-06-12 09:22:52 0 1 1032
2017-05-16 16:52:36 0 2 800
2017-05-16 17:06:51 0 2 558
Kurseinführung:Natural Language Processing (NLP) ist eine maschinelle Disziplin zur Verarbeitung von Daten, die in menschlicher Sprache oder menschenähnlicher Sprache geschrieben, gesprochen und organisiert sind. Es geht auf die Computerlinguistik zurück, die zum Verständnis von Sprache Prinzipien aus der Informatik nutzt. NLP ist jedoch mehr als nur die Entwicklung eines theoretischen Rahmenwerks, es ist eine Ingenieursdisziplin, die darauf abzielt, Techniken zur Lösung spezifischer Aufgaben zu entwickeln. NLP wird häufig auf die Spracherkennung angewendet, bei der es darum geht, gesprochene Sprache in Wörter und Töne in Text umzuwandeln und umgekehrt. Bei den meisten NLP-Aufgaben geht es darum, menschliche Text- und Sprachdaten zu übersetzen, um Computern das Verständnis der empfangenen Informationen zu erleichtern. NLP kann in zwei Bereiche unterteilt werden: 1) Natural Language Understanding (NLU), das eine semantische Analyse erfordert, um die Bedeutung eines bestimmten Textes zu verstehen; 2) Natural Language Generation;
2024-02-05 Kommentar 0 1195
Kurseinführung:Verwendung der Go-Sprache für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Angesichts der rasanten Entwicklung von sozialen Medien und Big Data spielt NLP eine wichtige Rolle beim Informationsabruf, der automatischen Übersetzung, der Stimmungsanalyse, der Textgenerierung und anderen Bereichen. In diesem Artikel stellen wir die Verwendung der Go-Sprache für die Verarbeitung natürlicher Sprache vor und stellen einige Codebeispiele bereit. Zuerst müssen wir den Go-Sprachring installieren
2023-08-03 Kommentar 0 1217
Kurseinführung:Natural Language Processing (NLP) ist eine wichtige und spannende Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz. Ihr Ziel ist es, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und zu generieren. Die Entwicklung von NLP hat enorme Fortschritte gemacht und ermöglicht es Computern, besser mit Menschen zu interagieren und ein breiteres Anwendungsspektrum zu erreichen. In diesem Artikel werden die Konzepte, Technologien, Anwendungen und Zukunftsaussichten der Verarbeitung natürlicher Sprache untersucht. Das Konzept der Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Disziplin, die untersucht, wie Computer in die Lage versetzt werden, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Die Komplexität und Mehrdeutigkeit der menschlichen Sprache stellt Computer vor große Herausforderungen beim Verstehen und Verarbeiten. Das Ziel von NLP ist die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die es Computern ermöglichen, Informationen aus Texten zu extrahieren
2023-09-21 Kommentar 0 1131
Kurseinführung:Die Python-Sprache ist heute eine der beliebtesten Programmiersprachen und ihr leistungsstarkes Toolkit zur Verarbeitung natürlicher Sprache ist zu ihrem einzigartigen Vorteil geworden. Natural Language Processing (NLP) ist eine wichtige Forschungsrichtung im Bereich der künstlichen Intelligenz und hat breite Anwendungsaussichten. In diesem Artikel wird hauptsächlich eines der Beispiele für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Python vorgestellt – die Wortsegmentierung. Die Tokenisierung ist eine grundlegende Aufgabe in der Verarbeitung natürlicher Sprache.
2023-06-09 Kommentar 0 1277
Kurseinführung:Automatisierte Textverarbeitung: Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache können Textverarbeitungsaufgaben wie Text-, Übersetzungs- und Stimmungsanalysen automatisiert und so die Effizienz und Genauigkeit erhöht werden. Verbesserter Kundenservice: Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache können Chatbots und virtuelle Assistenten erstellt werden, die ein personalisiertes und effizientes Kundenservice-Erlebnis bieten. Anwendungen im Gesundheitswesen: Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann zur Analyse von Patientenakten und medizinischer Literatur verwendet werden, um Diagnose- und Behandlungsentscheidungen zu unterstützen. Anwendungen in Finanzen und Recht: Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann zur Analyse von Finanzberichten und Rechtsdokumenten verwendet werden, um die Entscheidungsfindung und Risikobewertung zu unterstützen. Social-Media-Analyse: Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache können Social-Media-Daten analysiert werden, um die öffentliche Meinung, Trends und Markenwahrnehmung zu verstehen. Anwendungen im Bildungswesen: Die Verarbeitung natürlicher Sprache kann verwendet werden, um Schülern personalisierte Informationen bereitzustellen
2024-03-21 Kommentar 0 748