词形还原(Lemmatization)是文本预处理中的重要部分,与词干提取(stemming)很相似.   简单说来,词形还原就是去掉单词的词缀,提取单词的主干部分,通常提取后的单词会是字典中的单词,不同于词干提取(stemming),提取后的单词不一定会出现在单词中.比如,单词"cars"词形还原后的单词为"car",单词"ate"词形还原后的单词为"eat".   在Python的nltk模块中,使用WordNet为我

目录 PC逆向之代码还原技术,第五讲汇编中乘法的代码还原 一丶简介乘法指令 1.乘法指令 2.代码还原注意问题 二丶乘法的汇编代码产生的格式 1.高级代码观看 2.乘法的汇编代码还原. 三丶乘法总结 PC逆向之代码还原技术,第五讲汇编中乘法的代码还原 一丶简介乘法指令 1.乘法指令 在汇编中,乘法指令使用 IMUL 或者 MUL指令. 一般有两种形式 IMUL reg,imm 这种指令格式是 reg * imm的结果 重新放到reg中. mul同上 第二种指令格式: IMUL reg,reg1,

目录 PC逆向之代码还原技术,第四讲汇编中减法的代码还原 一丶汇编简介 二丶高级代码对应汇编观看. 1.代码还原解析: 三丶根据高级代码IDA反汇编的完整代码 四丶知识总结 PC逆向之代码还原技术,第四讲汇编中减法的代码还原 一丶汇编简介 在讲解减法的代码还原之前.我们首先要知道. 减法在汇编中对应的指令是什么. Sub 汇编指令. Sub x,y 将x的值 加上y 并且重新赋值给x 二丶高级代码对应汇编观看. 观看如下代码 int main(int argc, char* argv[]) {

目录 PC逆向之代码还原技术,第三讲汇编中加法的代码还原 一丶汇编简介 二丶高级代码对应汇编观看. 1.代码还原解析: 总结 PC逆向之代码还原技术,第三讲汇编中加法的代码还原 一丶汇编简介 在讲解加法的代码还原之前.我们首先要知道. 加法在汇编中对应的指令是什么. Add 汇编指令. Add x,y 将x的值 加上y 并且重新赋值给x 二丶高级代码对应汇编观看. 观看如下代码 int main(int argc, char* argv[]) { 1 + 2; int nValue = 10 +

PC逆向之代码还原技术,第二讲寻找程序入口点 一丶简介 程序逆向的时候.我们需要知道程序入口点.动态分析的时候以便于看是什么程序编写的. 比如VC++6.0 我们可以写一个程序测试一下 我们写一段代码. F10进行调试.看看是谁调用的main即可. 部分代码拷贝如下: __try { _ioinit(); /* initialize lowio */ #ifdef WPRFLAG /* get wide cmd line info */ _wcmdln = (wchar_t *)__crtGet

目录 代码还原技术 一丶简介代码还原 二丶代码还原中的数据类型表现形式 1.整数类型 2.无符号整数 3.有符号整数 4.浮点数数据类型 5.浮点编码 4.Double类型解析. 三丶浮点汇编 1.浮点栈 2.浮点汇编 3.使用内联浮点汇编实现加法 四丶布尔类型 地址丶指针丶引用表达形式 常量 #define与const定义 总结: 代码还原技术 一丶简介代码还原 例子一:我们很多人都学习过汇编.但是汇编的核心知识就是我能看的懂.有人拿汇编去做外挂.比如我去追偏移.看着视频去做.然后换一个游戏依

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答(SQuAD v1.1).自然语言推理(MNLI)等,在机器学习社区中引起了轰动. BERT的关键技术创新是将Transf

HMM到底是一个什么样的东西,我想从我研究的一个应用场景开始说起.之所以想重新描述一下我对HMM的理解,是因为上次面试百度糯米的时候,自己没有把HMM在应用上说的很明白,不过糯米的那位郑姓面试官我也是服,盛气凌人完全不是招聘的样子啊,罢了,还是自己准备的不够充分,特来博客上总结一发. 我所研究的问题,概括来讲,就是缩略语的还原.且看下面的图1所示的例子: 图示很直观,怎么把网络中经常出现的武大电信院,还原为武汉大学电子信息学院呢?类似的例子还有很多,这里不再一一列举.可以说,缩略语的使用在汉语中

目录 一丶简介 二丶代码还原讲解 1.被除数无符号 除数非2的幂 2.被除数无符号 除数为特例7 三丶代码还原总结 一丶简介 上一篇博客说的除2的幂. 如果被除数是有符号的,那么会进行调整,并使用位操作进行优化 本片博客专门讲解除数不是2的幂 二丶代码还原讲解 1.被除数无符号 除数非2的幂 高级代码: Release汇编 .text:0040101A mov eax, 38E38E39h .text:00401023 mul [esp+10h+var_8] .text:00401027 shr

达梦7的试用 与SQLSERVER的简单技术对比 达梦数据库公司推出了他们的数据库服务管理平台,可以在该平台使用达梦数据库而无须安装达梦7数据库 地址:http://online.dameng.com/ 说实话,第一眼看到还是感到很高大上的,毕竟ORACLE.MYSQL.SQLSERVER都没有推出数据库试用的云平台 其实其他数据库也应该学习一下达梦,做一个平台让大家有机会学习自家的数据库知识,虽然现在这个时代下载安装包比较容易,不过提供一个平台也是有好处的 达梦数据库文档下载:http://f

数据备份与还原   1.mysqldump 1.1 文件地址: E:\xampp\mysql\bin 文件名:mysqldump.exe CMD下进入mysqldump.exe cd E:\xampp_new\mysql\bin 1.2 调用mysqldump的参数 Mysqldump –u 用户名 [-h 主机] [-p 密码] 数据库名  [表名称 表名称] > 备份到的路径及文件名 备份多个数据库的全部表: Mysqldump –u 用户名 [-h 主机] [-p 密码] –databas

参考网址: http://yuzhinlp.com/docs.html 接入前须知 接入条件 1.进入网站首页,点击注册成为语知科技用户 2.注册完成后,系统将提供语知科技用户唯一标识APIKey,并妥善保存.若忘记APIKey,进入首页登录账号即可找回 3.进入文档中心,查看接口列表,选择相应的接口,点击进入接口文档根据接口文档进行参数配置并完成调用 接入注意事项 1.请务必妥善保存APIKey,若忘记APIKey,请进入首页登录进行找回 2.接口调用期间无须登录,本网站首页的登录仅供找回AP

PyText是基于NLP深度学习技术.通过Pytorch构建的建模框架.PyText解决了既要实现快速实验又要部署大规模服务模型的经常相互冲突.并且,Facebook已经采用了使用PyText快速迭代新的建模思路,然后大规模无缝衔接地发布它们. 相关资料 主页: https://facebook.ai/developers/tools/pytext 官方博客: https://code.fb.com/ai-re…/pytext-open-source-nlp-framework/ 论文: htt

在线文件还原:如果比较大的MSSQL数据库的损坏只是集中在其中某一个文件或者文件组上,使用在线文件还原技术,只是把坏掉的数据文件或者文件组重建,能节约很多时间.以下是测试脚本(假设损坏的文件时Trn01): --首先还原损坏的文件Trn01(执行这一步之前,你必须取得数据库的独占访问权): --如果不是企业版,将会出现错误消息 3159,提示你需要使用BACKUP LOG WITH NORECOVERY 备份尾日志,意味着您只能离线文件还原. --BACKUP LOG [AdventureWor

移动互联网时代,信息的分享传播无疑是 App 引流增长的关键,与其花费大量精力和成本找渠道.硬推广,不如从细节下手,用最快最简便的方法实现 Deeplink(深度链接)技术,打破信息孤岛.缩短分享路径.优化用户体验,最终提高流量转化率和留存率. 什么是 DeepLink(深度链接)技术 如果把 App 看成网站,那么 DeepLink 就是网站中的深入页面,比如商品购物页面.活动促销页面.简单理解,就是当用户点击手机中的某个链接时,可以帮他跳转到 App 内部中的目标页面,直接实现场景还原,而不

前言 先来看一些demo,来一些直观的了解. 自然语言处理: 可以做中文分词,词性分析,文本摘要等,为后面的知识图谱做准备. http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo 知识图谱: https://www.sogou.com/tupu/person.html?q=刘德华 还有2个实际应用的例子,加深对NLP的理解 九歌机器人: https://jiuge.thunlp.cn/ 微软对联机器人: http://duilian.msra.cn/ NLP概述: 自然语言处理,是

该小博主介绍 本人:笔名zenRRan,方向自然语言处理,方法主要是深度学习. 未来的目标:人工智能之自然语言处理博士. 写公众号目的:将知识变成开源,让每个渴求知识而难以入门人工智能的小白以及想进阶的小牛找到新的捷径. 公众号特点:文章写的十分生动详细,不懂的可以加小编微信,一起探讨. 写公众号原因:因为我喜欢将知识分享给大家,和大家一起学习,每天进步一丢丢. 口号:坚持下去,每天进步一丢丢! 文章涉及的方向 自然语言处理(情感分析.句法分析.智能司法.机器翻译.意见挖掘等领域).机器学习和深

导读:这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件,不过它有些偏向于选择与当前比较流行的神经网络技术相关的方向.我们需要关注的是,本文中介绍的许多神经网络模型都建立在同时代的非神经网络技术之上.在文章的最后,作者强调了这些有影响力的技术成果,它们为以后的 NLP 方法发展奠定了基础. 这是两篇系列文章中的第一篇.在 2018 年的 Indaba 深度学习大会 上,Herman Kamper 和我组织了一场自然语言处理研讨会,整个会议的幻灯片可以在 这里

自然语言处理是一门用于理解人类语言.情感和思想的技术,被称为是人工智能皇冠上的明珠. 随着深度学习发展,自然语言处理技术近年来发展迅速,在技术上表现为BERT.GPT等表现极佳的模型:在应用中表现为chatbot.知识图谱.舆情监控等基于NLP技术的产品在市场上的大规模出现. 基于此,各类公司开始出现NLP算法工程师的需求,待遇在软件工程师岗位中处于相当上游的水平. 基于此,不少同学和工程师有学习NLP的愿望,本文对首先NLP做一个简单的介绍:然后,作为一个过来人,为初学NLP的同学提供一些必要

前言 自然语言处理(Natural Language Processing)是计算科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法.自然语言处理是一门融语言学.计算机科学.数学于一体的科学.因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别.自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统.因而它是计算机科学的一部分(可耻的

原文连接 1. 概述 苹果在 iOS10 开放了 SiriKit 接口给第三方应用.目前,QQ已经率先适配了 Siri 的发消息和打电话功能.这意味着在 iOS10 中你可以直接告诉 Siri 让它帮你发QQ消息和打QQ电话了,听起来是不是很酷炫? 那么第三方应用使用 Siri 的体验究竟如何?哪些应用可以接入SiriKit?接入 SiriKit 又需要做哪些工作呢?这篇文章会为你一一解答这些疑惑. 图1 用Siri发QQ消息效果展示 2. SiriKit 简介 我们都知道 Siri 是 iph