处理专题
无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案
墙体画线地图切分方案 针对问题：墙体两侧特征混淆误匹配，导致建图和定位偏差，表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路：预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线，先使用切分地图的工程化方案，即墙体两侧切分为不同地图，在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理：切分地图基于关键帧位置，而非点云。 理论基础：光照是直线的，一帧点云必定只能照射到墙的一侧，无法同时照到两侧实践考虑：关
【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】
【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。 正如翻译机将一种语言
Thymeleaf：生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor
我们需要引入包： <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>sp
jenkins 插件执行shell命令时，提示“Command not found”处理方法
首先提示找不到“Command not found，可能我们第一反应是查看目标机器是否已支持该命令，不过如果相信能找到这里来的朋友估计遇到的跟我一样，其实目标机器是没有问题的通过一些远程工具执行shell命令是可以执行。奇怪的就是通过jenkinsSSH插件无法执行，经一番折腾各种搜索发现是jenkins没有加载/etc/profile导致。 【解决办法】： 需要在jenkins调用shell脚
明明的随机数处理问题分析与解决方案
明明的随机数处理问题分析与解决方案 引言问题描述解决方案数据结构设计具体步骤伪代码C语言实现详细解释读取输入去重操作排序操作输出结果复杂度分析 引言 明明生成了N个1到500之间的随机整数，我们需要对这些整数进行处理，删去重复的数字，然后进行排序并输出结果。本文将详细讲解如何通过算法、数据结构以及C语言来解决这个问题。我们将会使用数组和哈希表来实现去重操作，再利用排序算法对结果
8. 自然语言处理中的深度学习：从词向量到BERT
引言 深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用极大地推动了语言理解和生成技术的发展。通过从词向量到预训练模型（如BERT）的演进，NLP技术在机器翻译、情感分析、问答系统等任务中取得了显著成果。本篇博文将探讨深度学习在NLP中的核心技术，包括词向量、序列模型（如RNN、LSTM），以及BERT等预训练模型的崛起及其实际应用。 1. 词向量的生成与应用 词向量（Word Embedding）
使用协程实现高并发的I/O处理
文章目录 1. 协程简介1.1 什么是协程？1.2 协程的特点1.3 Python 中的协程 2. 协程的基本概念2.1 事件循环2.2 协程函数2.3 Future 对象 3. 使用协程实现高并发的 I/O 处理3.1 网络请求3.2 文件读写 4. 实际应用场景4.1 网络爬虫4.2 文件处理 5. 性能分析5.1 上下文切换开销5.2 I/O 等待时间 6. 最佳实践6.1 使用 as
Level3 — PART 3 — 自然语言处理与文本分析
目录 自然语言处理概要 分词与词性标注 N-Gram 分词 分词及词性标注的难点 法则式分词法 全切分 FMM和BMM Bi-direction MM 优缺点 统计式分词法 N-Gram概率模型 HMM概率模型 词性标注（Part-of-Speech Tagging） HMM 文本挖掘概要 信息检索（Information Retrieval） 全文扫描 关键词
PHP7扩展开发之数组处理
前言 这次，我们将演示如何在PHP扩展中如何对数组进行处理。要实现的PHP代码如下： <?phpfunction array_concat ($arr, $prefix) {foreach($arr as $key => $val) {if (isset($prefix[$key]) && is_string($val) && is_string($prefix[$key])) {$arr[
PHP7扩展开发之字符串处理
前言 这次，我们来看看字符串在PHP扩展里面如何处理。 示例代码如下： <?phpfunction str_concat($prefix, $string) {$len = strlen($prefix);$substr = substr($string, 0, $len);if ($substr != $prefix) {return $prefix." ".$string;} else
PHP7扩展开发之类型处理
前言 这次，我们将演示如何在PHP扩展中如何对类型进行一些操作。如，判断变量类型。要实现的PHP代码如下： <?phpfunction get_size ($value) {if (is_string($value)) {return "string size is ". strlen($value);} else if (is_array($value)) {return "array si
ORACLE语法-包(package)、存储过程(procedure)、游标(cursor)以及java对Result结果集的处理
陈科肇 示例： 包规范 CREATE OR REPLACE PACKAGE PACK_WMS_YX IS-- Author : CKZ-- Created : 2015/8/28 9:52:29-- Purpose : 同步数据-- Public type declarations，游标 退休订单TYPE retCursor IS REF CURSOR;-- RETURN vi_co_co
win7系统中C盘空间缩水的有效处理方法
一、深度剖析和完美解决 1、 休眠文件 hiberfil.sys : 该文件在C盘根目录为隐藏的系统文件，隐藏的这个hiberfil.sys文件大小正好和自己的物理内存是一致的，当你让电脑进入休眠状态时，Windows 7在关闭系统前将所有的内存内容写入Hiberfil.sys文件。 而后，当你重新打开电脑，操作系统使用Hiberfil.sys把所有信息放回内存，电脑
Python知识点：使用Python进行PDF文档处理
使用 Python 进行 PDF 文档处理可以通过多种库来实现，包括 PyPDF2、pdfplumber、reportlab、pdfminer 等。这些库可以处理不同的 PDF 任务，例如 提取文本、拆分合并 PDF、修改 PDF、生成 PDF 等。以下是几种常见操作及对应的库和代码示例。 1. 安装常用库 首先，安装常用的 PDF 处理库： pip install PyPDF2 pdfpl
基于Python的自然语言处理系列（1）：Word2Vec
在自然语言处理（NLP）领域，Word2Vec是一种广泛使用的词向量表示方法。它通过将词汇映射到连续的向量空间中，使得计算机可以更好地理解和处理文本数据。本系列的第一篇文章将详细介绍Word2Vec模型的原理、实现方法及应用场景。 1. Word2Vec 原理 Word2Vec模型由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出，主要有两种训练方式
自动化表格处理的革命：智能文档系统技术解析
在当今数据驱动的商业环境中，表格数据的自动化处理成为了企业提高效率、降低成本的关键。企业智能文档系统在智能表格识别方面展现出卓越的性能，通过精准识别和处理各种通用表格，显著提升了企业文档管理的智能化水平。本文将深入探讨该系统在表格识别方面的关键技术和应用优势，以及如何通过行业定制化服务满足不同行业的需求。 1. 通用表格识别 智能文档系统通过先进的OCR技术和表格结构识别算法，能够精准
【LVI-SAM】激光雷达点云处理特征提取LIO-SAM 之FeatureExtraction实现细节
激光雷达点云处理特征提取LIO-SAM 之FeatureExtraction实现细节 1. 特征提取实现过程总结1.0 特征提取过程小结1.1 类 `FeatureExtraction` 的整体结构与作用1.2 详细特征提取的过程1. 平滑度计算（`calculateSmoothness()`）2. 标记遮挡点（`markOccludedPoints()`）3. 特征提取（`extractF
ArcGIS Pro 克隆clone python环境报错问题处理方法
ArcGIS Pro 克隆clone python环境报错问题处理方法 （一）安装arcpro和深度学习安装包 首先安装arcgis pro桌面版和深度学习安装包后 然后克隆默认 Python 环境 arcgispro-py3 接下来，安装以下 Python 软件包：Tensorflow、fast.ai、Keras、Pytorch、Scikit-image、Pillow 和 Libtiff。 切
自然语言处理系列六十三》神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】 文章目录 自然语言处理系列六十三神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法Seq2Seq端到端神经网络算法 总结 自然语言处理系列六十三 神经网络算法》LSTM长短期记忆神经网络算法 长短期记忆网络（LSTM，Long S
Jasperreports+jaspersoft studio学习教程（八）- 报表分页和大量数据内存处理
9.1 设计报表模板 9.1.1 使用Table组件新建模板（步骤参考教程七）如下： 9.1.2 模板自带变量 $V{PAGE_NUMBER} ：代表当前页数（可以是页码也可以是页数，通过TextField的计算时间的不同值来设置） $V{PAGE_COUNT} ：当前页面中记录的数目 $V{groupname_COUNT} ： 代表当前组的记录数 $V{COLUMN_NU
三维布尔运算对不规范几何数据的兼容处理
1.前言 上一篇文章谈过八叉树布尔运算，对于规范几何数据的情况是没有问题的。 在实际情况中，由于几何数据来源不一，处理和生成方式不一，我们无法保证进行布尔运算的几何数据都是规范的，对于不规范情况有时候也有需求，这就需要兼容不规范数据情况，当然这种兼容不是一味的让步，而是对于存在有限的不规范数据的兼容处理。 2.原始数据示例 下图是一个大坝模型和之上要对其进行布尔运算的立方体。 大坝模型由
处理List采用并行流处理时，通过ForkJoinPool来控制并行度失控的问题
在使用parallelStream进行处理list时，如不指定线程池，默认的并行度采用cpu核数进行并行，这里采用ForJoinPool来控制，但循环中使用了redis获取key时，出现失控。具体上代码。 @RunWith(SpringRunner.class)@SpringBootTest(classes = Application.class)@Slf4jpublic class Fo
海鲜加工污水处理设备处理效果高
诸城市鑫淼环保小编带大家了解一下海鲜加工污水处理设备处理效果高 海鲜加工污水处理设备通常采用物理、化学和生物处理相结合的方法，对废水中的污染物进行高xiao去除。设备设计紧凑，占地面积小，操作简便，适用于不同规模的海鲜加工厂。 设备特点 高xiao性：采用先进的处理工艺和技术，确保废水处理效果稳定可靠。 占地面积小：设备设计紧凑，占地面积小，适合在有限的空间内安装。
C++利用jsoncpp库实现写入和读取json文件（含中文处理）
C++利用jsoncpp库实现写入和读取json文件 1 jsoncpp常用类1.1 Json::Value1.2 Json::Reader1.3 Json::Writer 2 json文件3 写json文件3.1 linux存储结果3.2 windows存储结果 3 读json文件4 读json字符串参考文章 在C++中使用跨平台的开源库JsonCpp，实现json的序列化和反序列
xml数据作为表单参数在网络传递也需要用urlencode处理
xml数据作为表单参数在网络传递也需要用urlencode处理。才能确保数据被正确的传递和解析。需要加深对数据在web上传递的理解。