本来写完上篇，我发现没有太多必要单纯讨论这一部分内容，因为对于很多人来讲，缺的不是具体的做法，而是做这件事情的意义以及目标性的明确。
一旦对这件事情的意义和目标有深刻认同，那自然会产生较大的动力去研究How这个层次的所需方法和技能。
时间管理也如此，很多时间管理技巧牛逼的人未必能够把时间管理做到位，因为内心克服不了强大的拖延症，而克服拖延很多时候是一个心理问题而不是技巧问题……咳咳，这不是在说我自己吗?话又扯远了，扯扯扯回来啊。
那么为何还专门狗尾续貂(恩，原文也不见得是貂，成语有限，暂时凑合吧)，又来这么一篇How的单调乏味的文章呢?因为在上篇文章后，Heidi确实在邮件里收到一些邮件，询问业务流
一旦对这件事情的意义和目标有深刻认同，那自然会产生较大的动力去研究How这个层次的所需方法和技能。
时间管理也如此，很多时间管理技巧牛逼的人未必能够把时间管理做到位，因为内心克服不了强大的拖延症，而克服拖延很多时候是一个心理问题而不是技巧问题……咳咳，这不是在说我自己吗?话又扯远了，扯扯扯回来啊。
那么为何还专门狗尾续貂(恩，原文也不见得是貂，成语有限，暂时凑合吧)，又来这么一篇How的单调乏味的文章呢?因为在上篇文章后，Heidi确实在邮件里收到一些邮件，询问业务流
2018/8/19 23:04:07
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卷积神经网络是处理视觉分类问题的最佳工具卷积神经网络通过学习模块化模式和概念的层次结构来表示视觉世界卷积神经网络学到的表示很容易可视化，卷积神经网络不是黑盒可以将卷积神经网络学到的过滤器可视化，也可以将类激活热力图可视化。
本人上课课件，主要是图像识别的内容，主要有3个识别项目
本人上课课件，主要是图像识别的内容，主要有3个识别项目
2022/9/23 20:26:02
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软件次要功能:采购管理,供应商管理,销售管理,客户管理,库存管理,仓库配置,产品管理,产品分类,系统管理和用户权限管理.软件次要特点:支持多个仓库,支持各仓库之间库存数据转移;支持多个用户并支持权限分配,可新建多个管理员并分配相应的权限以便共同管理;支持产品的无限分类,可建立多个层次的产品分类;基于B/S结构的设计,使得该软件于可应该于不同的系统环境;产品界面漂亮,操作方便,简单等;
2019/11/27 7:40:41
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在使用AHP(层次分析法)时，需求计算特征值，使用pyhon读取Excel数据处理此程序使用python读excel数据计算特征值和特征向量；
使用了numpy、xlrd、xlwt库；
使用了numpy、xlrd、xlwt库；
2016/11/17 18:46:44
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中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的历史,但至今仍有许多技术难题没有得到很好处理,中文姓名自动识别问题就是其中的一个。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
2018/8/19 23:04:07
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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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