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
2.6MB
1
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
2.33MB
1
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
1.51MB
1
QuestionAnsweringSystem是一个Java实现的人机问答系统，能够自动分析问题并给出候选答案。
IBM人工智能计算机系统"沃森"（Watson）在2011年2月美国抢手的电视智力问答节目"危险边缘"（Jeopardy！）中战胜了两位人类冠军选手，QuestionAnsweringSystem就是IBMWatson的Java开源实现。
本文从系统架构、主要数据结构、关键技术及代码实现四个方面对该系统的技术实现进行简要分析。
IBM人工智能计算机系统"沃森"（Watson）在2011年2月美国抢手的电视智力问答节目"危险边缘"（Jeopardy！）中战胜了两位人类冠军选手，QuestionAnsweringSystem就是IBMWatson的Java开源实现。
本文从系统架构、主要数据结构、关键技术及代码实现四个方面对该系统的技术实现进行简要分析。
2023/2/8 20:49:48
856KB
1
一个支持多语言的，用php技术开发的开源FAQ(问答)系统，类似百度知道，支持多种数据库，phpMyFAQ具有内容管理功能，图片管理，支持多用户、用户组、旧事系统、用户跟踪、语言模块，支持MicrosoftActiveDirectry活动目录。
2018/10/12 12:45:57
7.25MB
1
基于知识图谱的问答系统--SpringBoot整合Neo4j开发问答系统PS：资源的下载积分会随下载次数自动添加越来越多，如果您积分不够的话可以私信我重置下载分数
2022/9/6 1:20:09
97.06MB
1
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
15KB