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2024-08-09

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1. 维基百科 2. 更多维基项目 3. 有关维基百科的电影列表 4. 维基软件 5. 维基百科相关列表 6. 其他知识分享列表 7. 补充:维基百科使用中好用的关键字 1. 维基百科 https://www.wikipedia.org/ https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia 维基百科(英语:Wikipedia,/ˌwɪkiˈpiːdiə/) 是一种多语言在线百科全书.创建并维护为开放协作项目.使用基于Wiki的编辑系统的志愿者编辑社区. 它是万维网上最

eclipse p2更新官网wiki的例子

官网的cvs好像没了,不过在github上找到一份,可用. https://github.com/anthonydahanne/make-p2-buildable-with-tycho/tree/master/examples/org.eclipse.equinox.p2.examples.rcp.cloud

使用JWPL (Java Wikipedia Library)操作维基百科数据

使用JWPL (Java Wikipedia Library)操作维基百科数据 1. JWPL介绍 JWPL(Java Wikipedia Library)是一个开源的访问wikipeida数据的Java API包,提供了快速访问维基百科中包含的消息,如重定向.类别.文章和链接结构的结构性访问接口.它提供的DataMachine 工具类可快速解析wiki格式文件,生成mysql的数据txt文件,可通过mysqlimport 导入到本地数据库中. JWPL介绍官网:https://dkpro.gi

JWPL工具处理维基百科wikipedia数据用于NLP

JWPL处理维基百科数据用于NLP 处理zhwiki JWPL是一个Wikipedia处理工具,主要功能是将Wikipedia dump的文件经过处理.优化导入mysql数据库,用于NLP过程.以下以zhwiki-20170201为例. JWPLDataMachine用以处理wiki dump数据,最终将数据导入mysql,用于NLP,表结构不同于wkipedia官方的表,这里的表是针对于NLP目的的.处理步骤如下: 数据格式转换.处理zhwiki dump的文件,转换为tsv格式数据,以便用m

几个比較好的IT站和开发库官网

几个比較好的IT站和开发库官网 1.IT技术.项目类站点 (1)首推CodeProject,一个国外的IT站点,官网地址为:http://www.codeproject.com,这个站点为程序开发人员提供了非常好的代码演示样例以及解说,只是须要英文基础扎实才好. (2)伯乐在线:http://www.jobbole.com/ 关于IT业前沿信息 2.学习C++.VC++.QT的相关站点 (1)QT开发论坛 Qt官网:http://qt-project.org/ QT应用程序站点:http://q

维基百科 MediaWiki API 解析

使用开放的 API 做一个自己的小项目,是一个很好的学习方法.但好像开放的 API 选择并不多.这里给大家多一个选择,简单介绍一下维基百科使用的 MediaWiki API. 简介先简单介绍几个容易混淆的概念. Wiki Wiki 是一种在网络上开放且可供多人协同创作的超文本系统.Wiki 站点可以由多人维护,不同人可以对同一个主题进行拓展和探讨. MediaWiki MediaWiki 是一个免费.开放的 Wiki 引擎,很多著名的 wiki 网站都采用这套系统. Wikipedia 我们常

ACE官网

ACE的官网是http://www.dre.vanderbilt.edu/~schmidt/ACE.html 文档的官网是https://htmlpreview.github.io/?https://raw.githubusercontent.com/DOCGroup/ACE_TAO/master/ACE/docs/index.html 百科地址https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_Communication_Environment

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1.IT技术.项目类网站 (1)首推CodeProject,一个国外的IT网站,官网地址为:http://www.codeproject.com,这个网站为程序开发者提供了很好的代码示例以及讲解,不过需要英文基础扎实才好. (2)伯乐在线:http://www.jobbole.com/ 关于IT业前沿信息 2.学习C++.VC++.QT的相关网站 (1)QT开发论坛 Qt官网:http://qt-project.org/ QT应用程序网站:http://qt-apps.org/ QT Centr

通过维基API实现维基百科查询功能

通过英文维基的免费API,可以实现对维基百科的搜索查询或者标题全文查询等,尝试了一下通过title实现全文查询,返回的结果是wikitext格式,暂时不知道该如何应用,所以仅实现了查询功能,可以返回最接近的10条信息的标题.摘要.图片及链接. 我的DEMO页:https://zhangcuizc.github.io/My-FreeCodeCamp/ 如下图: 搜索结果: HTML如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>

中英文维基百科语料上的Word2Vec实验

最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基

redis百度百科和维基百科知识总结:

1. 百度百科知识总结: Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API.从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持.从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助. redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序

dubbo系列一：dubbo介绍、dubbo架构、dubbo的官网入门使用demo

一.dubbo介绍 Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的RPC实现服务的输出和输入功能,可以和Spring框架无缝集成.简单地说,dubbo是一个基于Spring的RPC(远程过程调用)框架,能够实现服务的远程调用.服务的治理最主要就是服务之间的治理(治理基本上要做成运行时治理) 如果要用dubbo必须要用spring,非常大的前提二.dubbo架构调用关系说明: 1. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者. 2. 服务提供者在启动时,向注册中心

Kaggle比赛冠军经验分享：如何用 RNN 预测维基百科网络流量

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶

Java微信扫描支付模式二Demo ,整合官网直接运行版本

概述场景介绍用户使用微信“扫一扫”扫描二维码后,获取商品支付信息,引导用户完成支付. 详细代码下载:http://www.demodashi.com/demo/13880.html 一.相关配置 Demo上都有官网的默认值,不需要修改直接使用支付扫描模式二,流程图 https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/api/native.php?chapter=6_5 SDK与DEMO下载 https://pay.weixin.qq.com/wiki/doc/api/n

caffe官网的部分翻译及NG的教程

Caffe原来叫:Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding 官网的个人翻译:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/49535873 NG的英文教程:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ NG的中文教程:http://ufldl.stanford.edu/wiki/i

Windows下基于python3使用word2vec训练中文维基百科语料(二)

在上一篇对中文维基百科语料处理将其转换成.txt的文本文档的基础上,我们要将为文本转换成向量,首先都要对文本进行预处理步骤四:由于得到的中文维基百科中有许多繁体字,所以我们现在就是将繁体字转换成简体字 opencc工具进行繁简转换,首先去下载opencc:https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC 下载完成之后解压即可,随后使用命令: opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.jian.text -c

Windows下基于python3使用word2vec训练中文维基百科语料(一)

在进行自然语言处理之前,首先需要一个语料,这里选择维基百科中文语料,由于维基百科是 .xml.bz2文件,所以要将其转换成.txt文件,下面就是相关步骤: 步骤一:下载维基百科中文语料 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 然后解压文件文件夹里是一个这个文件步骤二:安装依赖库我们需要安装一些依赖库,有numpy.scipy以及gensim,安装gensim依赖于scipy

Xcode 自动打包之旅【本文摘自智车芯官网】

由于公司项目很多,作为iOS端的开发工程师,在打包和上传App Store过程中超级费时,而且往往会有频繁更改需求重新打包.上传的情况.这些过程让我不胜其烦.之前有听说过自动打包,一直没有时间尝试,此次有了接触的机会并尝试成功. 网上搜索,会出现一堆的自动打包资料.顿时迷失在巨量的信息中.简单统计了下两种方式: 1..sh脚本 2.FastLane .sh 脚本是shell脚本,Shell脚本与Windows/Dos下的批处理相似,也就是用各类命令预先放入到一个文件中,方便一次性执行的一个程序文

爬取维基百科人物介绍,并使用pymysql存储到数据库

代码如下: from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import re import datetime import random import pymysql.cursors # Connect to the database connection = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='数据库密码', d

官网下载kettle

首先什么是kettle,引用下百度百科 Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定. Kettle 中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出. kettle的官网是 http://community.pentaho.com/projects/data-integration/ 把屏幕滚动到最下方,可以看到绿色的Download按钮,点击下载就行了,目前的最新的稳定版

搜索和浏览离线 Wikipedia 维基百科（中/英）数据工具

为什么使用离线维基百科?一是因为最近英文维基百科被封,无法访问:二是不受网络限制,使用方便,缺点是不能及时更新,可能会有不影响阅读的乱码. 目前,主要有两种工具用来搜索和浏览离线维基百科数据:Kiwix 和 WikiTaxi .这两种都是免费的,但 WikiTaxi 只有 Windows 版本,而 Kiwix 不仅支持 Windows.Linux 和 Mac,而且还支持 Android 和 iOS . Kiwix Kiwix 是免费开源软件.使用 Kiwix Reader 应用浏览维基百科内容,

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