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搜索[开源生态],共10000篇文章
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roncoo-education 5.0.0 发布,分布式在线教育系统开源项目

领课教育系统(roncoo-education)是基于领课网络多年的在线教育平台开发和运营经验打造出来的产品,致力于打造一个全行业都适用的分布式在线教育系统。系统采用前后端分离模式,前台采用vue.js为核心框架,后台采用Spring Cloud为核心框架。系统目前主要功能有课程点播功能,支持多家视频云的接入,课程附件设置功能,支持多家云存储的接入,讲师管理功能,支持讲师入驻功能,可以帮助个人或者企业快速实现一个轻量级的在线教育平台。 版本升级说明 1、移除roncoo-education-web-boss工程,替换为roncoo-education-boss,管理后台也使用前后端分离模式,基于vue-element-admin,UI更加美观 2、架构升级改造,更加接近商业版架构(移除了roncoo-education-course-common、roncoo-education-system-common、 roncoo-education-user-common3个工程) 3、修改bug若干 相关链接 领课教育 的详细介绍:https://www.oschina.net/p/roncoo-education 领课教育 的下载地址:https://gitee.com/roncoocom/roncoo-education https://github.com/roncoo/roncoo-education

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zlt-mp v2.7.0 发布,基于 Spring Cloud Alibaba 的微服务开源平台

项目介绍 基于 SpringBoot2.x、SpringCloud 和 SpringCloudAlibaba 并采用前后端分离的企业级微服务多租户系统架构。 发布v2.7.0 版本 新增分布式事务 seata-demo演示工程 增加自定义负载均衡规则,实现服务实例版本号隔离 优化 租户、trace等数据传递方式,由拦截器改为过滤器 优化请求IP获取 修复开启url权限认证时认证方法的租户id获取不到的问题 升级验证码 easy-captcha包到 1.6.2 升级 fastjson到 1.2.60 升级 swagger-butler到 2.0.0 关于本版本的相关文章 Spring Cloud同步场景分布式事务怎样做?试试Seata Spring Cloud开发人员如何解决服务冲突和实例乱窜? 相关链接 码云:https://gitee.com/zlt2000/microservices-platform GitHub:https://github.com/zlt2000/microservices-platform

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搜狗开源业内最全「阅读理解工具集合」,助力研发人员快速构建高效模型

机器阅读理解是当前智能问答领域中的热门研究问题,它的目标是根据给定的问题和文章(段落),在文章(段落)中抽取或改写文字片段作为问题的答案。举例来说,当前多数的搜索引擎,当用户输入的搜索关键字是一个问题时,就会尝试从搜索结果的网页中寻找答案并以最高优先级呈现给用户。例如搜索“搜狗的吉祥物是什么”,搜索引擎就会反馈如下: 这其中所利用到的技术便是“机器阅读理解”。 近年来,由于神经网络的复兴和大规模数据集的可访问,阅读理解的研究取得了很大的进展,相继涌现出许多优秀的机器阅读理解模型。例如,在SQuAD 1.0的排行榜中就已经有80多个提交的模型,其中有相当一部分模型的性能已经超越了人类的表现。 这里存在一个问题。作为一个研究人员或开发者,为了比较这些模型的优缺点并加以利用,重现这些模型是非常必要的。但在已有的模型中,很多

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开源自然语言处理工具包hanlp中CRF分词实现详解

CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。 [gerative-discriminative.png] CRF训练 这类耗时的任务,还是交给了用C++实现的CRF++。关于CRF++输出的CRF模型,请参考《CRF++模型格式说明》。 CRF解码 解码采用维特比算法实现。并且稍有改进,用中文伪码与白话描述如下: 首先任何字的标签不仅取决于它自己的参数,还取决于前一个字的标签。但是第一个字前面并没有字,何来标签?所以第一个字的处理稍有不同,假设第0个字的标签为X,遍历X计算第一个字的标签,取分数最大的那一个。 如何计算一个字的某个标签的分数呢?某个字根据CRF模型提供的模板生成了一系列特征函数,这些函数的输出值乘以该函数的权值最后求和得出了一个分数。该分数只是“点函数”的得分,还需加上“边函数”的得分。边函数在本分词模型中简化为f(s’,s),其中s’为前一个字的标签,s为当前字的标签。于是该边函数就可以用一个4*4的矩阵描述,相当于HMM中的转移概率。 实现了评分函数后,从第二字开始即可运用维特比后向解码,为所有字打上BEMS标签。 实例 还是取经典的“商品和服务”为例,首先HanLP的CRFSegment分词器将其拆分为一张表: null表示分词器还没有对该字标注。 代码 上面说了这么多,其实我的实现非常简练: 标注结果 标注后将table打印出来: 最终处理 将BEMS该合并的合并,得到: [商品/null, 和/null, 服务/null] 然后将词语送到词典中查询一下,没查到的暂时当作nx,并记下位置(因为这是个新词,为了表示它的特殊性,最后词性设为null),再次使用维特比标注词性: [商品/n, 和/cc, 服务/vn] 新词识别 CRF对新词有很好的识别能力,比如: CRFSegment segment = new CRFSegment(); segment.enablePartOfSpeechTagging(true); System.out.println(segment.seg("你看过穆赫兰道吗")); 输出: CRF标注结果 你 S 看 S 过 S 穆 B 赫 M 兰 M 道 E 吗 S [你/rr, 看/v, 过/uguo, 穆赫兰道/null, 吗/y] null表示新词。

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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