• 微信小程序开发实战-01-login 登录
  如何实现小程序调用本地 在测试阶段，微信小程序是可以请求本地服务器的，这里有如下好处： 测试不需要经过网络，暂时可以不配置域名等，服务器也不用上线 可以看到小程序和服务器的打印，方便调试和找出问题 服务器不用频繁修改上架，更改非常方便 开发者工具配置 首先要在微信开发者工具做如下配置： （1）勾选上不检测域名： 设置...
  2022-10-23 13:01:55 | MINIAPP
• windows10 JDK11 安装笔记
  JDK11下载 而目前 Java 11为最新的LTS（长期支持）版本，所以采用 JDK11。 因为官网注册需要访问国外服务器，国内无法注册 ，所以下面的 下载步骤可以不执行 ，已经给大家提供了安装包。 下载步骤一： 访问官网： https://www.oracle.com 下载步骤二： 注册，并登录。 （国内无法正常注册） 跳转到官网下载页面： https://www.ora...
  2022-10-14 01:22:02 | Java
• DeepLearning4j-12-Vocabulary Cache 词汇缓存
  词汇缓存 DL4J 中处理一般 NLP 任务的机制。 词汇缓存或词汇缓存是 Deeplearning4j 中用于处理通用自然语言任务的一种机制，包括普通的 TF-IDF、词向量和某些信息检索技术。 词汇缓存的目标是成为文本向量化的一站式商店，封装词袋和词向量常用的技术等。 词汇缓存通过倒排索引处理标记、字数频率、逆文档频率和文档出现的存储。 InMemoryLookupCache 是...
  2022-10-14 01:22:02 | AI
• DeepLearning4j-11-Tokenization 分词
  Tokenizer 在 DL4J 中将文本分解为单个单词以进行语言处理。 注意事项： Tokenizer 工厂接口 Tokenizer 接口 如何编写自己的工厂和 tokenizer Tokenization 什么是 Tokenization？ 标记化是将文本分解为单个单词的过程。 Word 窗口也由标记组成。 ...
  2022-10-14 01:22:02 | AI
• DeepLearning4j-10-Sentence Iterator 句子迭代器
  Sentence Iterator 句子迭代器 Word2vec 和 Bag of Words 中都使用了句子迭代器。 它以向量的形式将文本位输入神经网络，还涵盖了文本处理中的文档概念。 在自然语言处理中，文档或句子通常用于封装算法应该学习的上下文。 一些例子包括分析推文和全面的新闻文章。句子迭代器的目的是将文本划分为可处理的位。 请注意，句子迭代器与输入无关。因此，一些文本（文档...
  2022-10-14 01:22:02 | AI
• DeepLearning4j-09-DOC2VEC
  Doc2Vec DL4J 中用于语言处理的 Doc2Vec 和任意文档。 Doc2Vec 的主要目的是将任意文档与标签相关联，因此需要标签。 Doc2vec 是 word2vec 的扩展，它学习关联标签和单词，而不是单词与其他单词。 Deeplearning4j 的实现旨在服务于 Java、Scala 和 Clojure 社区。 第一步是提出一个表示文档“含义”的向量，然后可以将其...
  2022-10-14 01:22:02 | AI
• DeepLearning4j-08-DL4j Language Processing 语言处理
  语言处理 DL4J 中的语言处理概述 虽然设计的目的不是为了与斯坦福 CoreNLP 或 NLTK 等工具相媲美，但 deepLearning4J 确实包含一些此处描述的核心文本处理工具。 Deeplearning4j 的 NLP 支持包含不同 NLP 库的接口。 用户通过我们的接口包装第三方库。 从 M1 开始的 Deeplearning4j 不直接支持任何 3rd 方库。 这...
  2022-10-14 01:22:02 | AI
• DeepLearning4j-07-DL4j 快速开始
  DL4j 这是运行 DL4J 示例和开始您自己的项目所需的一切。 我们建议您加入我们的社区论坛。 您可以在那里请求帮助并提供反馈，但请在提出我们在下面回答的问题之前使用本指南。 如果您不熟悉深度学习，我们为初学者提供了路线图，其中包含课程、阅读材料和其他资源的链接。 我们目前正在重新编写入门指南。 如果您发现无法按照此处进行操作，请查看 Konduit 博客，因为它包含一些来自社...
  2022-10-14 01:22:02 | AI