人工智能

nlp-parser:一个用于依存句法分析的小工具-conll格式-支持sql做更复杂的分析

项目功能 分析中文文本的依存关系, 生成 conll 格式的中间文件, 以及本地 sqlite3 数据库文件, 方便统计各种 词, 词性 之间的不同依存关系频次 主要功能: 把中文文本解析为依存关系 包含分词,词性标注 结果存储为 conllu 文本和 sqlite3: 生成的 sqlite 文件方便用 sql 做各种统计分析 支持自定义正则对文本按行预处理: 命中正则的字符串将会删除 项目源

人工智能与表情分析

对人脸的图像分析,同一根茎上还开出了另一朵花——表情分析。 美国心理学家埃克曼和他的同事用了整整8年的时间,创造了一种科学可靠的方法来分析人类的面部表情。 他们确定了人类面部的43块肌肉,每一块肌肉就是一个面部的动作单元,人类所有的表情都可以被视为这43种不同动作单元的组合,这些组合形成了一个面部表情编码系统。 把它和人工智能结合起来,自然成为很多人的设想和提议。 自2010年起

读《决战大数据》的自我认知

本打算是死磕这本《决战大数据》,今天的感觉也是要被这本书磕死,本打算着想要探秘大数据的应用之谜,而自从翻开这本书后,感觉是一直被教育着,如何成为一名合格的数据分析师,本希望能获取一些大数据工作原理的一些浅薄知识,以补不足,那晓得这里面大多数是作者的工作经验的分享与总结,感觉上又是一次与沉没成本相互纠结的抉择,哎…… 《决战大数据》 先总结一下今天的认知吧,好在是,每天都能进步一点点,

627.【hadoop】解决java.io.IOException: Cannot run program "bash"

一、问题详情 环境说明 JDK版本:19 hadoop版本: 3.2.2 操作系统版本: centos 7.6 描述 今天在部署hadoop的时候,在执行 start-dfs.sh 遇到下面的问题,提示我 Cannot run program "bash",我心里一纳闷,这是linux系统,bash 会执行不了? 2023-04-02 05:19:05,423 ERROR org.apache

不要再苦没有合适的kafka管理平台,给你分享10款kafka管理工具

这10款工具如下: AKHQ Kowl Kafdrop UI for Apache Kafka Lenses CMAK Confluent CC Conduktor LogiKM kafka-console-ui 如果上面这个地址可以打开,可以直接去看介绍,下文也不再重复说明。 关于前8款的对比,可以看下面这张图片,图片也是于上面,我直接copy过来了(可能有好多同学打不开上面这个链接,就直接看这

遍历并输出Map集合中的value值

import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class HashMapTest { public static void main(String[] args) { Map&lt

Vscode的AI插件 —— Cline

简介vscode的一款AI辅助吃插件,主要用来辅助创建和编辑文件,探索大型项目,使用浏览器并执行终端命令(需要多个tokens),可以使用模型上下文协议(MCP)来创建新工具并扩展自己(比较慢)。 支持多个AI的API接入,比如Chatgpt,Deepsee

《水处理生物学》课程作业2(指导老师:张淑娟)

1. 我学到了哪个知识点?(详细展示一个知识点,只展示一个,并标明出处,满分为0分) 目前菌种保藏的方法很多,但基本都是根据以下以原则设计的:1.挑选典型菌种的优良品种,最好采用他们的休眠体(如芽孢、分生孢子等),2.创造一个使微生物的代谢处于不活泼、生长繁殖受抑制且难以突变的环境条件,如干燥、低温、缺氧、避光、缺乏营养以及添加保护剂等,3.尽量减少传宗接代次数。 2.我之前是怎么想的?(分值为0

AI高清数字人wav2lip 256泛化模型,数字人本地部署完整源码,分享参考

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、wav2lip是什么? 二、使用步骤 1.引入库 总结 前言该模型能够利用输入的语音信号生成与之高度匹配的嘴唇动作,实现逼真的语音驱动数字人物动画效果 。 模型结构:wav2lip模型基于生成对

Apache Flink——快速部署集群

前言 需要提到 Flink 中的几个关键组件:客户端(Client)、作业管理器(JobManager)和任务管理器(TaskManager)。编写的代码,实际上是由客户端获取并做转换,之后提交给JobManger 的。所以 JobManager 就是 Flink 集群里的“管事人”,对作业进行中央调度管理;而它获取到要执行的作业后,会进一步处理转换,然后分发任务给众多的TaskManager。这