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微软将 WSL2 反向移植到 Win 10 1903 和 1909

微软方面发布公告称,鉴于用户希望扩大WSL 2可访问性的需求,在经历了几个月的探索后,该公司已将WSL2 反向移植至了 Windows 10 1903 和 1909版本中。 我们已经收到了很多客户的反馈意见,以了解有他们对 WSL 2的喜爱程度。此次反向移植的主要目标则是使更多 Windows 用户可以使用 WSL 2! 根据微软方面的说法,目前,面向 1903 和 1909版本的反向移植仅适用于x64 系统。如果用户使用的是 ARM64 版本,则需升级到 Windows 10 版本 2004,才能获得对 WSL 2 的完全访问权限。 要获得此反向移植,用户只需检查更新。具体步骤为:打开 Windows 设置,导航到“更新和安全”,然后单击“检查更新”。 官方提醒称,用户可以通过验证 Windows 版本的次要版本号来检查是否有此 backport。总的来说就是,如果用户的次要内部版本号为 Windows builds 18362/18363 1049 或更高,就会具有 backport以及运行 WSL 2 发行版的能力。 详细的安装/更新说明可查看官方文档。

最新文本分类大综述-从1961-2020年文本分类自浅入深的发展

摘要。文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功,过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法,数据集和评估指标,从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法,重点是从浅层学习到深度学习的模型。根据所涉及的文本以及用于特征提取和分类的模型创建用于文本分类的分类法。然后,详细讨论这些类别中的每一个类别,涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较,确定了各种评估指标的优缺点。最后,通过总结关键含义,未来的研究方向以及研究领域面临的挑战进行总结。 文本分类流程。在许多NLP应用中,文本分类-为文本指定预定义标签的过程-是一项基础而重要的任务。文本分类的主要流程:首先是预处理模型的文本数据。浅层学习模型通常需要通过人工方法获得良好的样本特征,然后使用经典的机器学习算法对其进行分类。因此,该方法的有效性在很大程度上受到特征提取的限制。但是,与浅层模型不同,深度学习通过学习一组非线性变换将特征工程直接集成到输出中,从而将特征工程集成到模型拟合过程中。 文本分类发展历程。主要文本分类方法的示意图如图2所示。从1...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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