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Mozilla 将推出 MDN Plus 高级开发者服务

根据德语区媒体 soeren-hentzschel.at 今天的独家报道,Mozilla 将于下个月推出 MDN Plus 高级开发者服务,免费服务仍会保留。 看过我们去年年底报道的 Mozilla 财报的用户应该还记得(可查看这个链接),Mozilla 目前的主要收入来源是其他搜索引擎提供商为了入驻 Firefox,而向 Mozilla 缴纳的费用。在上一年财报中,这部分收入达到了 4.4 亿美元。而排在收入来源第二名的则是广告和订阅收入,这一部分的收入虽然排名第二,但仅达到 2400 万美元这个级别,与主要收入来源的差距还是十分明显。 为了减少对搜索引擎提供商的依赖,以及持续提高订阅方面的收入,过去两年 Mozilla 推出了 Mozilla VPN 和 Firefox Relay Premium 这样的新产品,如今他们将目光瞄准了 Web 开发者,将推出 MDN Plus 高级服务。 MDN(Mozilla 开发者网络)是一个提供 Web 技术和促进 Web 技术软件不断发展的学习平台。该项目由 Mozilla 在 2005 年启动,如今已经成为了网络技术文档的核心。上面涵盖的内...

每日一博 | 详解 CNN 实现中文文本分类过程

摘要:本文主要讲解CNN实现中文文本分类的过程,并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。 本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 二十一.Word2Vec+CNN中文文本分类详解及与机器学习算法对比》,作者:eastmount。 一.文本分类 文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类。文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类;80年代出现了利用知识工程建立的专家系统;90年代开始借助于机器学习方法,通过人工特征工程和浅层分类模型来进行文本分类。现在多采用词向量以及深度神经网络来进行文本分类。 牛亚峰老师将传统的文本分类流程归纳如下图所示。在传统的文本分类中,基本上大部分机器学习方法都在文本分类领域有所应用。主要包括: Naive Bayes KNN SVM 随机森林 \ 决策树 集合类方法 最大熵 神经网络 利用Keras框架进行文本分类的基本流程如下: 步骤 1:文本的预处理,分词->去除停用词->统计选择top n的词做为特征词 步骤 2:为...

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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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