Google的MapReduce并行计算原始论文详解。

ln2sql ln2sql是使用自然语言查询数据库的NLP工具。 该工具接受输入的数据库模型和句子，然后将其转换为能够查询输入数据模型的有效SQL语句。 科学论文 以下法语文件（可在docs/目录中找到）对初始工具进行了描述： 如果使用ln2sql，请引用该论文。 本文版本（fr2sql）和此版本（ln2sql）之间的差异 出于版权考虑，ln2sql不是最新的工具。 它只是一个快速而肮脏的Python包装器，但具有一些速度优化。 在本文中， 用于根据其POS标记过滤输入句子的单词。 以此方式，可以执行输入句子的关键字与数据模型的关键字之间的映射。 在ln2sql中，T

排名：6 队名：爆写规则一万行 成员： ， ， 环境环境 Ubuntu 18.04 的Python：3.6.5 火炬：1.1.0 CUDA：9.0 CUDNN：7.1.3 所需的包 我们将软件包用于主干BERT模型。 （请注意，原始在比赛期间已更新为 ，但出于稳定性考虑，我们选择使用旧版本。） 所需的Python软件包： fuzzywuzzy==0.17.0 numpy==1.17.0 torch==1.1.0 pytorch-pretrained-bert==0.6.2 tqdm==4.24.0 records 安装所需的python软件包的命令： pip install

The-Nature-of-Code-Examples 代码本色案例

CrackDetection：使用Matlab检测混凝土结构的裂缝

针对空间侦察中单通道宽带接收机截获到多个独立辐射源信号时的盲源分离问题,提出了一种新的单通道盲信号分离算法。该算法首先利用奇异谱分析(SSA)构建伪阵列信号,进而采用盲源分离算法(BSS)实现信号分离。仿真试验表明:该算法可以有效地分离空间侦察中的几种常用信号,对单频信号和线性调频信号构成的单通道信号,在信噪比大于6dB时,分离前后信号的相似系数大于0.9;对不同的相移键控信号构成的单通道信号,在信噪比大于4dB时,误码率小于0.01。

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用于嵌入式开发的VS2019插件Visual Micro（必须是2020.708.7版本）的和谐dll文件。安装VisualMicro之后，直接替换Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\Common7\IDE\Extensions\***.pco中的对应dll即可。 方法来源：https://blog.csdn.net/sbkd1/article/details/88053104

一个用于音频特征提取，分类，分段和应用程序的Python库 此文档包含常规信息。 单击以获取完整的Wiki。 有关音频数据处理的更通用介绍，请阅读 新闻 [2020-09-12]阅读 ，以了解音频特征提取，分类和分段的理论和实践。 中特刊，截止日期：2020年11月30日 [2019-11-19]主要的lib重构。 请在文档中报告任何问题或不一致之处。 出 python脚本，用于实时记录和分析音频数据 [2018-08-12] pyAudioAnalysis现在已移植到Python 3 一般 pyAudioAnalysis是一个Python库，涵盖了广泛的音频分析任务。 通过pyAudio

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