通过Spring-boot框架连结Neo4j搭建课程知识图谱，实现课程的KBQA问答系统以及相关课程信息的查询和D3.JS可视化附有实现源码、Neo4j库和mysql库文件即相应训练的数据集和词汇表
2023/12/28 1:40:28
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Spring-Boot集成Neo4j并利用Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统
2023/12/3 10:24:18
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通过Spring-boot框架连结Neo4j搭建课程知识图谱，实现课程的KBQA问答系统以及相关课程信息的查询和D3.JS可视化附有实现源码、Neo4j库和mysql库文件即相应训练的数据集和词汇表
2023/11/22 14:29:40
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自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)自动问答系统(后台+小程序)
2023/11/9 12:27:30
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简体中文|简介PaddleNLP2.0具有丰富的模型库，简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力，可以为飞轮开发者提升文本建模效率，并提供基于Padddle2.0的NLP领域最佳实践。
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充
2023/9/23 16:01:53
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基于知识图谱的问答系统，BERT做命名实体识别和句子相似度，分为online和outline模式
2023/8/10 21:47:58
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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