LTP

在互联网，物联网，AI云计算，大数据等技术快速发展驱动下，中国家电产业发展的新时代已经到来，作为物联网产业重要的部分，智能家居逐渐成为行业中汹涌的浪潮。多样化的物联网消费产品，物联网工业智能控制化的产品也如雨后春笋出现在市场上。对于物联网产品研发初步的选型已经成为工程师们不得不面对的难题。是否选择对平台，直接关系到整体项目是否成功，最终产品研发的成本，时间与工作量。 物联网即“万物相连的互联网”，是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体。物联网智能家居的传输技术有GPRS，NB-IOT，Sigfox，LORA，WiFi，蓝牙，UWB，MTC，ZigBee，NFCD等多种传输方式，现在我们来聊的是一款物联网智能家居WiFi通讯路由模块——BOJINGnetMT7688AN模块。 MT7688AN芯片支持两种运作模式：IoT gateway 模式与 IoT device 模式.在 IoTgateway 模式中，可透过 PCIe 界面连接至802.11ac 芯片组，并作为双频 802.11ac 同步闸道。高速的 USB 2.0 接口可让 MT7688 连接至额外的 3G/LTE modem 硬件，或连接到 H.264 ISP 作为无线 IP 相机的应用。 IoT gateway 模式也支持触摸板、Bluetooth Low Energy、Zigbee/Z-Wave 和 Sub-1

分词 中文分词 (Word Segmentation, WS) 指的是将汉字序列切分成词序列。 因为在汉语中，词是承载语义的最基本的单元。分词是信息检索、文本分类、情感分析等多项中文自然语言处理任务的基础。 例如，句子 国务院总理李克强调研上海外高桥时提出，支持上海积极探索新机制。 正确分词的结果是 国务院/ 总理/ 李克强/ 调研/ 上海/ 外高桥/ 时/ 提出/ ，/ 支持/ 上海/ 积极/ 探索/ 新/ 机制/ 。 如果分词系统给出的切分结果是 国务院/ 总理/ 李克/ 强调/ 研/ 上海 … 因为 强调也是一个常见的词，所以很可能出现这种分词结果。 那么，如果想要搜索和李克强相关的信息时，搜索引擎就很难检索到该文档了。 切分歧义 是分词任务中的主要难题。 LTP的分词模块 基于机器学习框架，可以很好地解决歧义问题。 同时，模型中融入了词典策略，使得LTP的分词模块可以很便捷地加入新词信息。 词性标注 词性标注(Part-of-speech Tagging, POS)是给句子中每个词一个词性类别的任务。 这里的词性类别可能是名词、动词、形容词或其他。 下面的句子是一个词性标注的例子。 其中，v代表动词、n代表名词、c代表连词、d代表副词、wp代表标点符号。 国务院/ni 总理/n 李克强/nh 调研/v 上海/ns 外高桥/ns 时/n 提出/v ，/wp 支持/v 上海

　 　每天保持读至少 2-3 篇的文献的习惯。 读文献有不同的读法，但最重要的自己总结概括这篇文献到底说了什么，否则就是白读，读的时候好像什么都明白，一合上就什么都不知道，这是读文献的大忌，既浪费时间，最重要的是没有养成良好的习惯，导致以后不愿意读文献。 　　１、每次读完文献 (不管是细读还是粗读)， 合上文献后，想想看，文章最重要的 take home message （传达的意思）是什么 ，如果不知道，就从abstract、conclusion里找，并且从discuss里最好确认一下。这样一来，一篇文章就过关了。take home message其实都不会很多，基本上是一些concepts，如果你发现你需要记得很多，那往往是没有读到重点。 　　２、 扩充知识面的读法，重点读 introduction ，看人家提出的问题，以及目前的进展 。类似的文章，每天读一两篇，一个月内就基本上对这个领域的某个方向有个大概的了解。读好的review也行，但这样人容易懒惰。 　　３、为了 写文章的读法 ，读文章的时候，尤其是看discussion的时候，看 到好的英文句型，最好有意识的记一下，看一下作者是谁，哪篇文章，哪个期刊 ，这样以后照猫画虎写的时候，效率高些。比自己在那里半天琢磨出一个句子强的多。 当然，读的多，写的多，你需要 记得句型 就越少。其实很简单，有意识的去总结和记亿

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> ylbtech-范例-项目-.NET-PetShop-4.0-架构设计与技术分析：PetShop 4.0架构与技术分析(1) 1. 返回顶部 1、 1．项目概述与架构分析 日前微软推出了基于 .NET Framework 2.0开发的 Petshop 4。新的 Petshop4实现了与 Petshop 3相同甚至更多的特性， 由 于采用了 Master Pages， Membership，以及 Profile， SqlCacheDependency，但是代码量却减少了四分之一 。同时，在事务、数据缓存、安全方面使用了 .NET 2.0附带的特性，构建了一个灵活的最佳实践的应用程序。 他们利用了 Project Conversion Wizard把项目从 ASP.NET 1.1移植到了 ASP.NET 2.0，然后做了以下改动： 1 ．用 System.Transactions代替了原来的 Serviced Components提供的事务功能 代码实现： PetShop.BLL.OrderSynchronous 的 public void Insert(PetShop.Model. OrderInfo order) 。 2 ．用强类型的范型集合代替了原来的弱类型集合 public IList< ProductInfo>

简介 NLP. 1、历史回顾 1、从科幻到现实 2、早期的探索 3、规则派还是统计派 4、从机器学习到认知计算 2、现代自然语言系统简介 1、NLP流程与开源框架 2、哈工大NLP平台及其演示环境 3、Stanford NLP团队及其演示环境 4、NLTK开发环境 3、整合中文分词模块 1、安装Ltp Python组件 2、使用Ltp3.3进行中文分词 3、使用结巴分词模块 4、整合词性标注模块 1、Ltp 3.3词性标注 2、安装StanfordNLP并编写Python接口类 3、执行Stanford词性标注 5、整合命名实体识别模块 1、Ltp 3.3命名实体识别 2、Stanford命名实体识别 6、整合句法解析模块 1、Ltp 3.3句法依存树 2、Stanford Parser类 3、Stanford短语结构树 4、Stanford依存句法树 7、整合语义角色标注模块 8、结语 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3091870/blog/3029839

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文章摘自github,本次测试选用 HanLP 1.6.0 , LTP 3.4.0 测试思路 使用同一份语料训练两个分词库，同一份测试数据测试两个分词库的性能。 语料库选取1998年01月的人民日报语料库。199801人民日报语料 该词库带有词性标注，为了遵循LTP的训练数据集格式，需要处理掉词性标注。 测试数据选择SIGHan2005提供的开放测试集。 SIGHan2005的使用可以参见其附带的readme。 HanLP java -cp libs/hanlp-1.6.0.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task CWS -train -reference ../OpenCorpus/pku98/199801.txt -model cws.bin mkdir -p data/model/perceptron/pku199801 mv -f cws.bin data/model/perceptron/pku199801/cws.bin 默认情况下，训练的迭代次数为5。 修改 src/main/resouces 文件: root=../test-hanlp-ltp 打包命令： gradle clean build ​ SIGHan2005的MSR测试集 执行命令： java -cp build/libs/test-hanlp

问题1. >> pip install pyltp [或者 python setup.py install] << ERROR: Command errored out with exit status 1: 'd:\anaconda3\python.exe' -u -c 'import sy s, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\\Users\\Eappo\\AppData\\Local\\Temp\\pip-i nstall-s4voee53\\pyltp\\setup.py'"'"'; __file__='"'"'C:\\Users\\Eappo\\AppData\\Local\\Te mp\\pip-install-s4voee53\\pyltp\\setup.py'"'"';f=getattr(tokenize, '"'"'open'"'"', open)( __file__);code=f.read().replace('"'"'\r\n'"'"', '"'"'\n'"'"');f.close();exec(compile(code , __file__, '"'"'exec'"'"'))' install --record 'C:\Users\Eappo\AppData\Local\Temp\pip-rec