chi

环境 操作系统：Ubuntu Kylin 优麒麟 20.04 LTS 适用架构：AMD64、ARM64（鲲鹏、飞腾） 方法 sudo apt install gimagereader tesseract-ocr-chi-sim tesseract-ocr-chi-sim-vert 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/chipo/blog/4406181

论文传送门 视频 论文主页 作者 山东大学 Yunhai Wang Mingliang Xue Yanyan Wang Xinyuan Yan 北京大学 Baoquan Chen 香港中文大学 Chi-Wing Fu 法国国立民航大学 Christophe Hurter 摘要 存在许多边捆绑技术（即简化数据以支持数据可视化和决策），但是它们不能直接应用于任何类型的数据集，并且它们的参数通常过于抽象并且难以设置。结果，这阻碍了用户创建有效的聚合可视化效果的能力。为了解决这一问题，我们研究了一种以任务驱动和以用户为中心的方法来处理视觉聚合的新颖方法。给定一个图形，我们的方法将产生一个杂乱的视图，如下所示：首先，用户研究不同的边绑定结果，并指定某些边绑定技术将提供用户所需结果的区域。其次，我们的系统然后计算这些指定区域之间的平滑且结构保留的过渡。最后，用户可以使用直接操作技术进一步微调全局可视化效果，以消除局部歧义并应用不同的视觉变形。在本文中，我们提供了设计原理和实现的详细信息。此外，我们展示了与当前的边捆绑技术相比，我们的算法如何提供更合适的结果，最后，我们提供了用法的具体实例，其中算法结合了各种边绑定结果以支持各种数据探索和可视化。 Introduction Edge bundling methods Force-Directed Edge Bundling Skeleton

尝试使用mitie进行实体抽取，先记录一下，后续改为java版本的。 import mitie model_file='/home/test/rasa_nlu_chi/data/total_word_feature_extractor_zh.dat' extractor = mitie.total_word_feature_extractor(model_file) feats = extractor.get_feature_vector("我") print ("First 5 features of word 'home'", feats[0:]) import sys, os from mitie import * sample = ner_training_instance(["I", "am", "looking", "for", "some", "cheap", "Mexican", "food", "."]) sample.add_entity(xrange(5,6), "pricerange") sample.add_entity(xrange(6,7), "cuisine") sample2 = ner_training_instance(["show", "me", "indian", "restaurants", "in", "the", "centre",

本文将探讨人机交互中的注意力问题。 机器之心分析师网络，作者：仵冀颖，编辑：Joni Zhong。 本文我们关注注意力（Attention）问题。在这里，我们谈到的注意力与大家非常熟悉的机器学习中的注意力模型（Attention Model，AM）不同，本文讨论的是人机交互中的注意力问题。 人机交互中的这种注意力也被称为是用户的关注焦点（User's focus Of Attention）。人机交互中的注意力是构造社交机器人（Social Robot）的重要问题，也在普适计算和智能空间等人机交互应用中起到非常重要的作用，因为在这些应用中，必须能够持续的监控用户的目标和意图。 通过引入并有效测量注意力，能够改进人机交互的方式、效率和效果。一般认为，主要通过眼睛注视（Eye gaze）和头部姿势动态（Head）等来确定注意力 [1]。针对这些测量指标，研究者需要结合机器视觉和其他传感技术，测量和计算交互中的注意力指标，并且利用这些指标对机器人的行为进行控制。另一方面，这些指标也可以作为衡量社交机器人或者机器人辅助治疗中的效果。 本文首先介绍了一种用于社交机器人的人机交互方法，该方法根据目标人当前的视觉注意力焦点来吸引和控制目标人的注意力，从而建立人和机器人之间的沟通渠道。这也是社交机器人中注意力的最直接的研究和应用。此外，本文还介绍了两个在人与机器交流场景中的注意力应用

TechEmpower 第19轮编程语言框架性能排行榜2020年5月28日正式发布,详见官方博客： https://www.techempower.com/blog/2020/05/28/framework-benchmarks-round-19/ ，TechEmpower基准测试有许多场景（也称为测试类型），此次评测多了一个综合评分选项，把拥有完整测试覆盖的框架现在将具有综合 分数 ，这反映了测试项目类型的总体性能得分：JSON serialization, Single-query, Multi-query, Updates, Fortunes 和 Plaintext. 。对于每一轮，我们使每个测试类型的结果规范化，然后为每个测试类型应用主观权重（例如，Fortunes的权重比 Plaintext 高，因为Fortunes 是一种更现实的测试类型）。asp.net core排第6名，asp.net 排名倒数第二，第103名， 微软从倒数一路追赶到第一。 表上前缀T标签表示精选的主流编程语言 第1名 C++的drogon 9676分 第2名 Rust的actix 9064分 第6名 C#的ASP.NET Core 5659分 第29名 Go的Chi 2229分 第34名 Java的Spring 1867分 第73名 Nodejs的Express 821分 第94名

TechEmpower 第19轮编程语言框架性能排行榜2020年5月28日正式发布,详见官方博客： https://www.techempower.com/blog/2020/05/28/framework-benchmarks-round-19/ ，TechEmpower基准测试有许多场景（也称为测试类型），此次评测多了一个综合评分选项，把拥有完整测试覆盖的框架现在将具有综合 分数 ，这反映了测试项目类型的总体性能得分：JSON serialization, Single-query, Multi-query, Updates, Fortunes 和 Plaintext. 。对于每一轮，我们使每个测试类型的结果规范化，然后为每个测试类型应用主观权重（例如，Fortunes的权重比 Plaintext 高，因为Fortunes 是一种更现实的测试类型）。asp.net core排第6名，asp.net 排名倒数第二，第103名， 微软从倒数一路追赶到第一。 表上前缀T标签表示精选的主流编程语言 第1名 C++的drogon 9676分 第2名 Rust的actix 9064分 第6名 C#的ASP.NET Core 5659分 第29名 Go的Chi 2229分 第34名 Java的Spring 1867分 第73名 Nodejs的Express 821分 第94名

TechEmpower 第19轮编程语言框架性能排行榜2020年5月28日正式发布,详见官方博客： https://www.techempower.com/blog/2020/05/28/framework-benchmarks-round-19/ ，TechEmpower基准测试有许多场景（也称为测试类型），此次评测多了一个综合评分选项，把拥有完整测试覆盖的框架现在将具有综合 分数 ，这反映了测试项目类型的总体性能得分：JSON serialization, Single-query, Multi-query, Updates, Fortunes 和 Plaintext. 。对于每一轮，我们使每个测试类型的结果规范化，然后为每个测试类型应用主观权重（例如，Fortunes的权重比 Plaintext 高，因为Fortunes 是一种更现实的测试类型）。asp.net core排第6名，asp.net 排名倒数第二，第103名， 微软从倒数一路追赶到第一。 表上前缀T标签表示精选的主流编程语言 第1名 C++的drogon 9676分 第2名 Rust的actix 9064分 第6名 C#的ASP.NET Core 5659分 第29名 Go的Chi 2229分 第34名 Java的Spring 1867分 第73名 Nodejs的Express 821分 第94名

TechEmpower 第19轮编程语言框架性能排行榜2020年5月28日正式发布,详见官方博客： https://www.techempower.com/blog/2020/05/28/framework-benchmarks-round-19/ ，TechEmpower基准测试有许多场景（也称为测试类型），此次评测多了一个综合评分选项，把拥有完整测试覆盖的框架现在将具有综合 分数 ，这反映了测试项目类型的总体性能得分：JSON serialization, Single-query, Multi-query, Updates, Fortunes 和 Plaintext. 。对于每一轮，我们使每个测试类型的结果规范化，然后为每个测试类型应用主观权重（例如，Fortunes的权重比 Plaintext 高，因为Fortunes 是一种更现实的测试类型）。asp.net core排第6名，asp.net 排名倒数第二，第103名， 微软从倒数一路追赶到第一。 表上前缀T标签表示精选的主流编程语言 第1名 C++的drogon 9676分 第2名 Rust的actix 9064分 第6名 C#的ASP.NET Core 5659分 第29名 Go的Chi 2229分 第34名 Java的Spring 1867分 第73名 Nodejs的Express 821分 第94名

python2类和python3类的区别 pyhon2中才分新式类与经典类,python3中统一都是新式类 Python 2.x中默认都是经典类,只有显式继承了object才是新式类 python 3.x中默认都是新式类,经典类被移除,不必显式的继承object 改变了经典类中一个多继承的bug,因为其采用了广度优先的算法 1 class A(object): 2 def test(self): 3 print('from A') 4 5 class B(A): 6 def test(self): 7 print('from B') 8 9 class C(A): 10 def test(self): 11 print('from C') 12 13 class D(B): 14 def test(self): 15 print('from D') 16 17 class E(C): 18 def test(self): 19 print('from E') 20 21 class F(D,E): 22 # def test(self): 23 # print('from F') 24 pass 25 f1=F() 26 f1.test() 27 print(F.__mro__) #只有新式才有这个属性可以查看线性列表,经典类没有这个属性 28 #新式类继承顺序:F->D->B-

前言 最近在写ES6文章的时候发现重复遇到关于JavaScript关于对象浅拷贝和深拷贝的问题，然后查找了一些资料，根据资料和自己的理解做了一点笔记，毕竟JavaScript关于对象的浅拷贝和深拷贝的问题在一些面试的时候有些面试官可能会进行提问。 文章的观点仅代表个人，如果表述有误！，还请指出，在下感激不敬 数据类型 在了解浅拷贝和深拷贝之前，我们先回顾一下javascript中的数据类型，因为在讲浅拷贝和深拷贝的时候就是就是对原始数据类型(基本数据类型)和对象数据类型(引用数据类型)的拷贝在javascript中，我们将数据类型分为两种，原始数据类型(基本数据类型)和对象类型(引用数据类型) 基本数据类型 基本数据类型的值是按值访问的 基本数据类型的值是不可变的 常见的基本数据类型：Number、String、Boolean、Undefined、Null 引用数据类型 引用类型的值是按引用访问的 引用类型的值是动态可变的 常见的引用类型：Object、Function、Array等 由于数据类型的访问方式不同，它们的比较方式也是不一样的，我们来看下面的示例 基本数据类型和引用数据类型的比较 <! DOCTYPE html > < html > < head > < meta charset ="UTF-8" > < title > 深拷贝和浅拷贝入门 </ title > </