[心得] 把纯文本嵌入as3类中

最新推荐文章于 2025-07-31 15:44:42 发布
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本文将深入探讨文本编码的重要性，解释为什么必须了解文本的编码类型以避免中文读出乱码，并提供如何正确处理编码的方法。
必须知道文本的编码类型, 否则中文会读出乱码

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private var CLS_txt:Class

var txt:ByteArray = new CLS_txt
trace(txt.readMultiByte(txt.length,'utf-8'))
N4 - Pytorch实现中文文本分类
Loser
08-02 1142
通过测试，发现这个模型的效果还是不错的。大部分的句子可以给出正确的分类。和上节相比，中文数据集的文本分类任务和英文数据集的文本分类主要差异在tokenizer（分词器）上。英文的分词非常简单，英文的词之间天然有间隔，所以可以直接使用标点和空格来分割。中文就不太一样，中文需要一个好的断句工具才行，jieba库就是这么一个工具。在大部分的中文自然语言处理任务中，都可以看到它的身影。
Python入门：Python3 标准库全面学习教程
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Python入门：Python3 标准库全面学习教程，本文是一篇Python3标准库入门教程，介绍了多个常用模块及实战用法。涵盖os模块（操作系统交互）、sys模块（系统交互）、time与datetime模块（时间处理）、re模块（正则表达式）、urllib模块（网络访问）、json模块（数据格式转换）、math与random模块（数学与随机数）、shutil与glob模块（文件操作进阶），以及timeit、doctest和unittest等性能与测试工具，还提供了各模块的实战示例，帮助开发者掌握这些模块。
第N6周：中文文本分类-Pytorch实现
weixin_43414521的博客
03-17 964
model.train() # 切换为训练模式optimizer.zero_grad() # grad属性归零loss=criterion(predicted_label,label) # 计算网络输出和真实值之间的差距，label为真实值loss.backward() # 反向传播torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),0.1) # 梯度裁剪optimizer.step() # 每一步自动更新# 记录acc与loss。
TextCNN文本分类（keras实现）
分享实践与思考
03-26 8万+
目录 前言： 一、论文笔记 二、Keras文本预处理 1、读取数据集 2、将文字转换成数字特征 3、将每条文本转换为数字列表 4、将每条文本设置为相同长度 5、将每个词编码转换为词向量 6、Keras文本预处理代码实现 三、基于keras的TextCNN模型的构建、训练与测试 1、基础版CNN（模仿LeNet-5） 2、简单版TextCNN 3、使用Word2Vec词向量...
第N5周：Pytorch文本分类入门
weixin_42245644的博客
06-27 845
self.embedding =nn.EmbeddingBag(vocab_size, #词典大小embed_dim, #嵌入的维度model.eval() # 切换为测试模式loss = criterion(predicted_label, label) # 计算loss值# 记录测试数据。
N8 - 使用Word2Vec进行文本分类
Loser
08-16 1610
通过对新增的两个章节的回顾和本章的任务的训练，让我印象最深刻的就是这个函数的使用。通过它把一个简单的yield函数变成了数据集，具体的dataset不需要自己来实现，这样做的好处是非常快捷。但是这种方式应该仅限于数据量不大的情况下使用，如果数据量太大，它会全部加载到内存中，这时候就应该使用自定义的数据集，通过索引来进行取数据，具体的逻辑更加灵活，不用在没有训练的时候就把数据加载到内存里。
RNN-3 基于双向LSTM和注意力机制完成文本分类实验
qq_74062041的博客
12-17 2365
在这个实验中，我研究了一下dataset和dataloader，dataset是和dataloader一起使用的。当我们拿到了数据集比如是train_data,首先需要将train_data放入自定义的dataset函数，这里面必须包含三个函数，分别是init函数，getitem函数和len函数。下面是一个实例：# 假设 data 是一个包含文本和标签的元组# 进行必要的数据处理。
Keras之文本分类实现
u010883226的专栏
12-17 1949
转自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29201491 写在前面从优达DLND毕业后，一直想自己动手做点什么来着，互助班的导师也鼓励自己动手写点心得体验啥的。之前一直没怎么观看Youtube网红Siraj老师的课程视频，他每个视频最后都会有一个编程挑战。于是，想着先从自己熟悉的内容着手吧，Siraj老师第三周的编程挑战是做一个多类别的文本分类器，链接在此：Github...
第TR5周：Transformer实战：文本分类
weixin_42245644的博客
07-31 745
创建一个大小为[max_len,embed_dim]的零张量#创建一个形状为[maxlen,1]的位置索引张量pe[:,0::2]=torch.sin(position*div_term)#计算 PE(pOs，2i)pe[:,1::2]= torch.cos(position*div_term)#计算 PE(pos，2i+1)#将位置编码张量注册为模型的缓冲区,参数不参与梯度下降，保存model的时候会将其保存下来#将位置编码添加到输入张量中，注意位置编码的形状return x。
《Python星球日记》 第64天：NLP 概述与文本预处理
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
05-12 855
《Python星球日记》 第64天：NLP 概述与文本预处理，自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是人工智能和计算语言学的交叉学科，致力于让计算机理解、解释和生成人类语言。简单来说，NLP 就是让计算机能够"读懂"和"说出"人类语言的技术。
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
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JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计
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内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳； 使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论； 阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。
利用Python实现基于CNN的中文文本分类技术
其中，词嵌入如Word2Vec和GloVe模型能够把词汇表达为连续的向量空间中的点，更好地保持了词语间的语义关系。 当文本向量化后，就可以使用CNN来提取文本特征。对于中文文本分类来说，文本预处理尤为重要，因为中文...
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