网上很多关于命名管道通信的代码都是同步通信的，这个例子是使用命名管道异步通信的。实现了两个Application之间利用命名管道异步通信。想了解C# 命名管道异步通信的很值得一看。
2019-12-21 20:03:35
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中文NLP序列标注工具。利用CRF进行命名实体识别NER，自动标注数据集产生语料库，可以选择BIO或者BMES标注体系。
2019-12-21 19:58:54
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1． 设计和实现一个简单的文件系统，要求包括目录、普通文件和文件的存储
2． 文件系统的目录结构采用类似Linux的树状结构；
3． 要求模拟的操作包括：
a) 目录的添加、删除、重命名；
b) 目录的显示（列表）
c) 文件的添加、删除、重命名
d) 文件和目录的拷贝
4． 用户进入时显示可用命令列表；用户输入help时显示所有命令的帮助文档； 输入某个命令+？时显示该条命令的使用说明
5． 用户输入exit时退出该系统
6． 实验实现基于windows平台；
7． 实验开发语言可以选用C/c++
2019-12-21 19:55:49
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//本程序是利用LINUX FIFO命名管道技术实现双向聊天的C语言源代码。
//优点：代码简洁明了。
//其中：
//chat.c: 聊天源代码。
//makefile: 利用宏定义，把一个源码生成两个不同的可执行程序。
//
//使用：
//make clean 清除上次编译生成的结果文件。
//make 重新编译生成两个可执行程序。./a_chat和./b_chat的执行顺序没有先后。
//作者：david.q@sz 2012-8-11 2263537@qq.com
/**************************************************************************/
2019-12-21 19:35:16
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全国版自动化自定义实现封面、套打封面、自动化输出卷内目录、档案确权档案快速自动化命名、输出目录、自动化影像数据按要求整理归档，自动化输出自定义案卷信息表与卷内信息表无缝对接档案数据库如科怡等。
实现全程无键盘无任何录入，光学ocr识别实现
2019-12-21 19:32:44
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基于crfsuited的医疗命名实体抽取的Python实现
医疗电子病例命名实体识别评测任务的一个可执行demo，采用的方法是条件随机场(CRF)，实现CRF的第三方库为[python-crfsuite]。目前该demo准确率为68%，召回率为62%，F1值为64.8%。
2019-12-21 19:28:01
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从深度学习的角度出发,提出了一种基于Attention 的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM)与条件随机场(conditional random fields,CRF)相结合的领域术语抽取模型(BLSTM_Attention_CRF
模型),并使用基于词典与规则相结合的方法对结果进行校正,准确率可达到 86%以上,该方法切实可行。
2019-12-21 19:28:01
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