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原创 20、Sencha Touch 应用开发高级指南
本文深入探讨了Sencha Touch应用开发的高级主题,涵盖使用PhoneGap和NimbleKit访问设备原生功能、多种编译选项、iOS与Android开发者账户注册流程、应用离线处理策略、数据格式与模型管理、事件与布局系统、图表与表单组件使用、MVC架构中的视图与控制器设计、数据存储操作、多设备适配方案以及测试调试技巧。通过全面的技术讲解与代码示例,帮助开发者构建功能强大且用户体验优秀的跨平台移动应用。
2025-11-27 03:03:11
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原创 18、打造优秀的Flickr图片搜索应用及高级开发要点
本文详细介绍了如何打造一个功能完善的Flickr图片搜索应用,涵盖从基础界面搭建到高级开发技巧的全过程。内容包括使用Ext.TabPanel实现标签切换、添加搜索与保存功能、优化动画过渡效果、设置应用图标与启动画面,并深入探讨了通过自定义RESTful API与外部服务器通信的实现方式。同时提出了分页、高级搜索、主题更换等改进建议,并总结了API设计流程与实际开发中的注意事项,帮助开发者构建高性能、高可用的移动Web应用。
2025-11-25 10:28:36
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原创 17、《Flickr照片搜索与保存应用开发指南》
本文详细介绍了如何使用Sencha框架开发一个Flickr照片搜索与保存应用。内容涵盖地理定位设置、Flickr API参数配置、SearchPhotos与SavedPhotos控制器开发、PhotoDetails视图实现、照片保存功能以及视口布局调整。通过完整的代码示例和流程图,帮助开发者逐步构建应用,并提供了注意事项和未来扩展方向,如高级搜索、社交分享和照片管理功能,助力快速实现功能完善的移动端图片应用。
2025-11-24 16:22:41
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原创 16、《Flickr Finder应用开发指南》
本博客详细介绍了如何使用Sencha Touch框架开发一个名为Flickr Finder的移动Web应用。内容涵盖组件化开发的优势、MVC架构的实现、与Flickr API的集成、搜索功能的构建、照片详情展示、数据缓存、错误处理以及用户保存和编辑照片的功能。通过分步讲解模型、视图和控制器的创建,帮助开发者掌握基于JavaScript框架的移动端应用开发流程。
2025-11-23 15:17:42
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原创 15、Sencha Touch开发:数据展示与Flickr应用搭建
本文深入介绍了Sencha Touch中XTemplate的数据展示技巧与Sencha Touch Charts的图表可视化功能,结合MVC设计模式详细讲解了Flickr Finder应用的开发流程。涵盖XTemplate的条件判断、算术运算、内联JavaScript、成员函数及数据检查等高级用法,演示了饼图和柱状图的创建与配置,并强调了MVC在代码复用性、可维护性和团队协作中的优势。同时提供了应用开发中的性能优化、兼容性处理等实用建议,帮助开发者高效构建结构清晰、交互丰富的移动Web应用。
2025-11-22 13:22:38
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原创 14、数据存储与模板使用全解析
本文深入解析了Sencha Touch中数据存储与模板的使用,涵盖数据分页、动态加载、面板集成、XTemplates高级用法(如循环、条件判断、格式化)、性能优化建议及常见问题解决方案。通过联系人示例详细演示了从数据加载到界面展示的完整流程,并提供了可扩展的应用场景和学习资源,帮助开发者提升应用性能与用户体验。
2025-11-21 10:55:23
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原创 13、数据的输入与输出:Sencha Touch 实践指南
本文详细介绍了在Sencha Touch中实现数据输入与输出的完整实践方法。内容涵盖表单创建、数据添加与编辑、删除操作,以及通过列表展示数据;深入讲解了使用XTemplates进行数据循环、条件显示和函数处理,并展示了如何利用图表直观呈现数据。同时介绍了数据存储的排序、过滤、分页及加载更多功能,帮助开发者构建高效、交互性强的移动Web应用。
2025-11-20 14:01:46
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原创 12、Sencha Touch 数据处理全解析:从模型验证到数据存储
本文深入解析了Sencha Touch中的数据处理机制,涵盖模型验证、正则表达式应用、CRUD操作、代理与读取器配置、多种数据格式(JSON、XML、数组、JSONP)的使用,以及本地和远程数据存储的实现。同时介绍了如何通过表单将用户输入数据存入存储,并展示了存储的高级功能如排序、过滤和分页,帮助开发者构建高效稳定的数据管理应用。
2025-11-19 10:05:32
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原创 30、自动文本索引与摘要领域研究综述
本文综述了自动文本索引与摘要领域的研究进展,涵盖文本数据探索、自然语言处理策略、信息检索、文档过滤、机器学习应用等多个方向。文章系统梳理了自20世纪50年代以来的重要研究成果,包括Luhn的文献摘要自动生成、Salton的SMART检索系统、Robertson的概率排名原则等,并通过表格和mermaid流程图展示了研究脉络与技术演进。同时,分析了该技术在新闻媒体、法律、医学等领域的应用场景,并展望了跨学科融合、智能化个性化、大数据与云计算驱动的未来发展趋势,为相关研究与实践提供了全面参考。
2025-11-18 05:52:44
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原创 10、Sencha Touch 中的事件处理:全面指南
本文深入探讨了Sencha Touch中的事件处理机制,涵盖事件基础、异步与同步操作、监听器与处理程序的配置与使用、事件默认参数、动态添加与移除监听器、自定义事件、监听器选项(如delay、single、buffer)、作用域管理、托管监听器、按钮处理程序以及事件暂停与恢复等内容。通过实际代码示例,展示了表单提交、列表项点击和滑动事件等常见应用场景,并提供了事件处理的最佳实践建议,帮助开发者构建高效、响应式的移动Web应用。
2025-11-17 16:33:37
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原创 29、文档文本的自动索引与摘要:多领域研究概览
本文综述了文档文本自动索引与摘要技术的多领域研究进展,涵盖从早期自动索引系统到现代机器学习与自然语言处理的应用。内容涉及文本分析、语义理解、信息提取、分类聚类、摘要生成及检索系统评估等多个方面,梳理了自1960年代以来的重要研究成果与发展脉络。通过总结关键技术和流程关系,文章展示了该领域的跨学科特征,并展望了未来在多模态、跨语言和个性化服务方向的发展趋势,为相关研究与实践提供了系统性参考。
2025-11-17 15:42:22
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原创 79、OpenCV技术详解与应用实践
本文深入探讨了OpenCV在计算机视觉领域的核心技术与应用实践,涵盖图像处理、特征检测与匹配、机器学习、深度学习、相机校准、立体成像、三维重建及视频分析等内容。通过丰富的代码示例和实际应用案例,如人脸识别、智能监控和自动驾驶辅助系统,全面展示了OpenCV的强大功能。同时展望了其在人工智能与3D技术发展中的未来趋势,为开发者提供了系统的学习与实践指南。
2025-11-17 07:10:05
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原创 9、Sencha Touch组件与事件详解
本文详细介绍了Sencha Touch框架中的核心组件与事件机制。涵盖Sheet和ActionSheet弹出层的使用、Map地图集成、普通列表、分组列表及嵌套列表的实现方式,并讲解了Ext.ComponentQuery组件查询方法。深入探讨了事件系统,包括监听器与处理程序的使用、Ext.util.Observable事件核心类、事件委托优化技术以及tap、swipe等触摸专属事件的应用,结合API文档使用建议,帮助开发者构建交互性强、响应灵敏的移动应用。
2025-11-16 16:53:02
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原创 28、文档文本的自动索引与摘要:现状与未来展望
本文深入探讨了文档文本的自动索引与摘要技术的现状与未来发展方向,涵盖不同文本类型(如杂志文章与法律案例)的处理方法、关键技术挑战与应对策略。文章分析了基于知识和统计方法的融合趋势,强调语篇结构、交流模式及自动获取语篇模式在文本处理中的重要性。同时,展望了文本表示形式的创新与基于推理的信息检索模型的发展前景,指出未来研究需在基础技术、多模态融合与智能系统构建方面持续突破,推动自动索引与摘要技术在信息爆炸时代的广泛应用。
2025-11-16 16:48:54
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原创 78、计算机视觉技术:Delaunay三角剖分、opencv_contrib模块与校准模式
本文深入探讨了计算机视觉中的三项关键技术:Delaunay三角剖分、opencv_contrib模块和多种校准模式。通过对代码的分析与练习,解析了Delaunay三角剖分的实现原理及其在图形学与地理信息系统中的应用;系统介绍了opencv_contrib模块的功能分类、构建流程及典型应用场景;详细说明了棋盘格、圆形特征、随机模式及ArUco/ChArUco等校准模式的选择与使用方法。文章还结合实际案例进行对比分析,并展望了这些技术在并行计算、深度学习与智能化校准方向的发展趋势,为计算机视觉开发者提供全面的技
2025-11-16 15:37:22
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原创 56、机器学习与相关技术知识汇总
本文全面汇总了机器学习与相关技术的核心知识,涵盖基础概念、主流算法、深度学习框架及实际应用案例。内容包括分类与回归、神经网络、集成学习、聚类方法、强化学习、自然语言处理等关键技术,并介绍了TensorFlow、Keras和scikit-learn等常用工具。同时提供了书籍推荐、模型评估与优化方法,以及情感分析和图像性别分类等实践项目,帮助读者系统掌握从数据处理到模型部署的全流程,适用于机器学习初学者和实践开发者参考学习。
2025-11-16 02:31:42
15
原创 8、前端布局与组件全解析
本文深入解析了前端开发中的布局与常用组件,涵盖vbox、hbox、fit等布局方式的使用与调整,详细介绍了TabPanel、Carousel、FormPanel、MessageBox和Sheet等核心组件的功能与应用场景。通过代码示例和操作步骤,帮助开发者掌握复杂界面构建与用户交互实现,适用于构建如邮件系统、社交应用等现代化前端项目。
2025-11-15 16:15:46
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原创 77、OpenCV 中的 Delaunay 与 Voronoi 细分:原理、操作与应用
本文详细介绍了OpenCV中Delaunay三角剖分与Voronoi镶嵌的原理、创建步骤及实际应用。内容涵盖基本概念、细分结构的构建与插入点操作、Delaunay和Voronoi图的计算方法、细分中的导航技术(如边与点的访问、旋转操作)、顶点与边的编号规则、边界三角形与凸包的识别,并结合示例讲解了遍历三角形边、查找最近点和绘制Voronoi面等应用场景,帮助读者深入理解并灵活运用这些几何细分技术于计算机视觉任务中。
2025-11-15 13:58:44
15
原创 55、深度Q学习算法:原理、实现与应用
本文深入介绍了深度Q学习(DQN)算法的原理、实现与应用。针对传统Q学习在大规模或连续状态空间中的局限性,文章阐述了使用深度神经网络进行函数逼近的优势,并详细讲解了重放记忆、目标值计算和网络训练等关键机制。通过在CartPole环境中的实现示例,展示了智能体如何通过交互学习最优策略。同时,文章分析了DQN的优势与挑战,探讨了Double DQN、优先经验回放和决斗网络架构等改进方法,并展望了其在未来智能系统中的广泛应用前景。
2025-11-15 11:14:42
14
原创 27、自动文档文本索引与摘要技术综述与应用
本文综述了自动文档文本索引与摘要技术的研究现状与应用实践,探讨了文本的基本属性与结构、索引与摘要的表示形式及功能,并评估了现有技术的优缺点。文章重点介绍了SALOMON和Media On Line两个实际项目中的技术实现,涵盖了从文本分类、结构化到信息提取与摘要生成的全过程。同时,对比分析了不同技术路径的特点,展望了多模态融合、深度学习、个性化服务和跨语言处理等未来发展趋势,并提出了实际应用中需关注的数据质量、模型调优、用户反馈及安全隐私等问题,为自动文本处理技术的发展提供了系统性参考。
2025-11-15 11:08:38
14
原创 7、探索界面样式与组件配置:打造多设备适配应用
本文深入探讨了如何使用Sencha Touch进行界面样式设计与组件配置,实现多设备适配的移动应用开发。内容涵盖SASS变量与混合函数的使用、基于设备类型的响应式布局、Sencha.io Src服务动态处理图像,以及核心组件如TabPanel、FormPanel、List和地图组件的应用。同时介绍了基础组件类、布局机制及信息查找方法,帮助开发者构建高性能、跨设备兼容的移动应用。
2025-11-14 15:02:05
1
原创 26、杂志文章主题描述符分配的研究与实践
本文研究了杂志文章主题描述符自动分配的方法,通过实验比较了不同特征选择策略和文本分类算法的性能。研究发现,基于词频归一化的特征选择方法整体效果更优,χ2算法在召回率、精确率和F-度量上表现最佳,且对噪声和正例数量变化不敏感。同时探讨了示例选择与聚类对分类效果的影响,并提出了词干提取、复合词处理、补充示例、阈值设置和权重向量优化等改进措施。实验结果为提升主题描述符分配的准确性与效率提供了有效路径。
2025-11-14 14:45:06
22
原创 54、强化学习:OpenAI Gym 与 Q - 学习实战指南(上)
本文详细介绍了如何使用OpenAI Gym工具包进行强化学习实践,涵盖CartPole和自定义网格世界环境的实现。文章分步讲解了Q-学习算法的设计与应用,通过agent.py和qlearning.py脚本训练智能体在网格世界中寻找最优路径。结合代码示例、可视化渲染和学习历史分析,帮助读者掌握从环境构建到模型训练的完整流程,是入门强化学习的实用指南。
2025-11-14 11:47:24
24
原创 76、OpenCV与人工智能:现状、挑战与未来展望
本文全面探讨了OpenCV的发展现状与未来展望,分析了其在人工智能和计算机视觉领域的重要作用。文章介绍了OpenCV基金会的转型目标、近期技术进展以及与中国组织的合作前景,并深入讨论了人工智能面临的‘感受质’与自主创造力挑战。通过Stanley机器人的案例,揭示了人类认知的局限性及人工智能的动机本质。同时,阐述了Delaunay三角剖分与Voronoi镶嵌的原理及在运动跟踪、物体识别、GIS等领域的应用,展望了计算机视觉与AI融合的趋势,如智能安防与自动驾驶。最后强调OpenCV在教育、跨平台支持和三维功能
2025-11-14 11:36:28
16
原创 25、杂志文章主题描述符分配方法与实践
本文研究了针对荷兰语杂志文章的主题描述符自动分配方法,提出结合监督与无监督学习的多方法分类策略。基于包含2650余篇文章的语料库,采用贝叶斯独立分类器、Rocchio算法和卡方(χ2)算法进行文本分类,并通过特征选择与加权优化提升模型性能。实验评估显示,不同类别在召回率、准确率和F-度量上表现差异明显,烹饪与电影类效果较好,而国际与政治类仍有提升空间。研究还引入分裂聚类方法处理宽泛主题类别,提升了分类细粒度。整体系统具备增量学习能力,为文本分类在信息路由等场景的应用提供了有效解决方案。
2025-11-13 13:08:14
18
原创 6、SASS与Compass:打造灵活用户界面样式
本文深入介绍了SASS与Compass在打造灵活用户界面样式中的应用。涵盖SASS的变量、混合器、嵌套和选择器继承等核心特性,以及Compass框架提供的可重用组件和工具。通过实际案例展示如何创建自定义主题、提升开发效率与代码可维护性,并提供安装配置、常见问题解决方案及完整开发流程。帮助前端开发者高效构建结构清晰、易于维护的样式系统。
2025-11-13 12:37:49
1
原创 53、复杂环境决策中的强化学习算法解析
本文系统解析了复杂环境决策中的多种强化学习算法,涵盖动态规划、蒙特卡罗方法、时间差分学习及其变体SARSA与Q学习。文章从贝尔曼方程出发,深入探讨各类算法的原理、特点及适用场景,并通过对比分析展示了它们在不同任务中的优势与局限。结合实际应用如游戏、机器人控制和金融投资,进一步阐述了各算法的实践价值。最后展望了深度强化学习、多智能体系统及模型融合等未来发展趋势,为读者提供全面的强化学习入门指南。
2025-11-13 11:05:04
14
原创 75、OpenCV:从对象检测到未来展望
本文全面介绍了OpenCV在对象检测领域的应用与发展,涵盖多种检测方法如Haar、LBP、DPM及基于树的算法,并通过练习题和实例帮助读者深入理解。文章回顾了OpenCV的发展历程与现状,重点分析了OpenCV 3.x的模块化架构优势,总结了过往预测的实现情况,并展望了其在深度学习、移动设备、增强现实眼镜、嵌入式系统、3D视觉、光场相机、机器人和云计算等方向的未来发展趋势。同时展示了Google Summer of Code项目的贡献与社区活力,强调了OpenCV在学术与工业界的重要地位,为开发者和研究者提
2025-11-13 09:02:29
12
原创 24、杂志文章自动摘要生成与主题描述符分配研究
本文研究了杂志文章的高亮摘要生成与主题描述符分配,探讨了基于文本语法和话语模式的摘要方法在不同类型文章中的应用效果。实验表明,该方法在硬新闻文章中表现良好,但在专题和访谈文章中仍面临挑战。同时,通过χ2测试构建类别权重向量,结合内容术语与专有名词短语选择,提升了文本分类准确性。研究还提出了集成语言、领域与交际知识的形式主义框架,并分析了实际应用中的快速路由需求、复杂主题分类难题及语言文化差异。未来将拓展至多语言多体裁文本,提升对复杂文章的处理能力,并加强长期效果评估。
2025-11-12 14:49:28
12
原创 74、OpenCV 中的支持向量机目标检测方法
本文详细介绍了OpenCV中基于支持向量机的两种目标检测与分类方法:Latent SVM和Bag of Words。Latent SVM适用于可变形对象(如行人、汽车)的检测,利用HOG特征和潜在变量建模;而Bag of Words则用于视觉分类与场景分析,通过关键点聚类生成词汇表,并结合SVM实现图像分类。文章涵盖了原理、实现步骤、代码示例及实际应用流程,为计算机视觉开发者提供了实用的技术参考。
2025-11-12 14:48:49
13
原创 5、简易应用开发与界面样式优化指南
本文详细介绍了Sencha Touch应用开发中的测试调试、生产环境部署及界面样式优化方法。内容涵盖错误控制台使用、常见语法与路径问题排查、生产库文件切换、调试代码清理、性能优化技巧、网络托管与文件传输配置,以及通过SASS和Compass进行主题定制、UI组件样式调整和自定义图标集成。同时探讨了响应式设计与未来发展方向,帮助开发者构建高性能、高可用性的移动应用。
2025-11-12 14:13:36
2
原创 52、复杂环境决策中的强化学习
本文深入探讨了复杂环境决策中的强化学习(RL)框架,涵盖其理论基础、核心概念与实际应用。文章首先介绍了强化学习的基本架构——智能体与环境的交互机制,并阐述了马尔可夫决策过程(MDP)作为建模工具的数学表达。随后详细解析了回合制与连续任务的区别,以及回报、策略和价值函数等关键术语。进一步对比了基于模型与无模型的强化学习方法,重点介绍了蒙特卡罗和时间差分(TD)算法的原理与优劣。同时讨论了探索与利用的权衡策略及其在游戏、机器人控制、自动驾驶和资源管理等领域的广泛应用。最后展望了强化学习与深度学习融合、多智能体系
2025-11-12 11:31:22
14
原创 51、生成对抗网络与强化学习:合成新数据与复杂环境决策
本文深入探讨了生成对抗网络(GAN)与强化学习(RL)的核心原理及其应用。在GAN部分,介绍了基于EM距离的Wasserstein GAN(WGAN)及其改进方法WGAN-GP,通过梯度惩罚解决权重裁剪带来的问题,并结合DCGAN实现高质量图像生成;同时分析了模式崩溃现象及小批量判别、特征匹配等应对策略。在强化学习部分,阐述了其与监督和无监督学习的区别,讲解了Q-学习与深度Q-学习(DQN)算法,包括经验回放和目标网络机制,并讨论了强化学习在游戏、机器人、自动驾驶等领域的应用、面临的挑战及未来发展趋势。
2025-11-11 13:41:13
13
原创 73、基于级联分类器的目标检测技术详解
本文详细介绍了基于级联分类器的目标检测技术,重点解析了Viola-Jones检测器的原理与实现。内容涵盖监督学习与提升理论、Haar级联中的AdaBoost算法、分类器结构设计、OpenCV中的CascadeClassifier对象使用方法及detectMultiScale()函数参数详解。同时提供了人脸检测代码示例,并系统讲解了训练自定义目标分类器的完整流程,包括数据收集、正负样本准备、createsamples和traincascade工具的使用。文章还总结了该技术的优势、适用场景、性能优化建议及未来发
2025-11-11 11:04:47
13
原创 23、法律案例与杂志文章自动摘要技术解析
本文探讨了法律案例与杂志文章自动摘要技术的原理与应用。针对法律案例,基于代表性对象选择的聚类算法(如k-medoid)结合浅层统计与深层文本语法技术,可生成均衡、准确的摘要,克服传统方法依赖输入顺序的缺陷。对于杂志文章,通过分析新闻话语结构、主题结构和修辞特征,利用文本语法知识库提取标题、导语、归因和主题句等关键信息,生成吸引读者的亮点摘要。文章对比了两类摘要的技术特点,总结了通用技术流程,并展望了未来在法律与出版领域智能化、个性化摘要的发展方向。
2025-11-11 10:34:52
13
原创 4、创建简单的 Sencha Touch 应用程序
本文详细介绍了如何创建一个简单的 Sencha Touch 应用程序,涵盖项目配置、命名空间、容器与面板布局、标签页和列表组件的使用,并深入讲解了事件处理、数据动态加载、响应式设计、自定义组件开发、性能优化及应用打包发布等核心内容。通过逐步示例,帮助开发者掌握构建功能丰富、高性能移动应用的完整流程,适合初学者和进阶开发者参考学习。
2025-11-11 10:03:07
2
原创 72、机器学习与目标检测技术详解
本文详细介绍了机器学习中的多种分类与回归方法,包括支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、K近邻、多层感知器等,并深入探讨了基于级联分类器和软级联的目标检测技术。文章涵盖了算法原理、应用场景、优缺点对比及未来发展趋势,结合练习与实例分析,帮助读者全面理解并应用这些技术于实际问题中,特别是在安防、自动驾驶和智能医疗等领域的目标识别任务。
2025-11-10 13:06:17
14
原创 50、用于合成新数据的生成对抗网络
本文探讨了生成对抗网络(GAN)在合成新数据中的应用,分析了简单GAN模型的局限性,并提出通过构建深度卷积生成对抗网络(DCGAN)来提升图像生成质量。文中详细介绍了转置卷积、批量归一化等关键技术,以及Wasserstein GAN(WGAN)如何通过改进损失函数解决传统GAN训练中的梯度消失问题。同时给出了生成器与判别器的架构设计及实现方法,并讨论了GAN在图像生成、数据增强和风格迁移等领域的应用场景与未来发展方向。
2025-11-10 12:28:46
14
原创 3、开启 Sencha Touch 开发之旅
本文详细介绍了开启Sencha Touch移动应用开发的完整流程,涵盖开发环境的搭建、框架下载与安装、项目文件结构配置、HTML应用文件编写,并深入讲解了容器与布局的使用、应用测试与调试方法,以及最终的更新与生产部署。通过丰富的工具介绍和代码示例,帮助开发者快速上手并构建高质量的跨平台移动应用。
2025-11-10 11:44:56
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原创 22、法律案件摘要中的段落聚类研究
本研究提出了一种基于非层次聚类算法的法律案件摘要方法,通过计算对象适配度选择最佳聚类数量k,并识别指控罪行与法院意见中的代表性段落和关键术语。系统在700个刑事案件上评估显示,对结构化罪行描述具有高召回率与精确率,尤其在主题识别和冗余消除方面表现优异。尽管在区分原则与事实理由、过度生成等方面存在局限,SALOMON系统仍能有效辅助律师快速聚焦案件核心,提升工作效率。未来发展方向包括增强语义理解、降低误报率及构建智能问答能力,推动法律文本自动摘要技术的实际应用。
2025-11-10 10:46:12
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