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LVS（4）——规则相关操作
（1）规则的保存 <1>精简保存： ? 我们会发现，它将我们的域名给解析了，并且保存的http其实就是默认的80端口 可以查看/etc/hosts文件： ? <2>详细保存 ? （2）清除所有规则： ? （3）导入 首先准备好准备好两个文件分别放上面讲的两种保存方法，查看ipvsadm-restore方法 <1>hosts文件未修改 ?
65920发布于 2020-11-11 - 来自专栏JasonhavenDai
人民日报标注语料库（PFR）1.标记说明2.格式说明3.例子4.生语料库和熟语料库5.其他语料库汇总
PFR语料库是对人民日报1998年上半年的纯文本语料进行了词语切分和词性标注制作而成的，严格按照人民日报的日期、版序、文章顺序编排的。 比如“19980101-01-001-001”表示这一自然段是1998年1月1日的第01版的第001篇文章的第001自然段，用短横线隔开的4部分按照顺序是“年月日-版号-篇章号-段号”。 语料中除了词性标记以外，还有“短语标记”，这种情况一般出现在机构团体名称、成语等情况中。 /w 4.生语料库和熟语料库 语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料，语料库是以电子计算机为载体承载语言知识的基础资源，真实语料需要经过加工 、分析和处理之后才能成为可用的语料库 生语料库是指收集之后未加工的预料库 相对而言，熟语料库就是经过加工的 5.其他语料库汇总 http://blog.csdn.net/qq
6K80发布于 2018-04-11 - 来自专栏机器学习与python集中营
【语料库】中文公开聊天语料库
该库搜集了包含 chatterbot 豆瓣多轮 PTT八卦语料 青云语料 电视剧对白语料 贴吧论坛回帖语料 微博语料 小黄鸡语料 共8个公开闲聊常用语料和短信，白鹭时代问答等语料。 给出的语料原链接是为了说明该语料的原始出处是在哪里 环境 python3 处理过程 将各个来源的语料按照其原格式进行提取，提取后进行繁体字转换，然后统一变成一轮一轮的对话。 数据来源及说明 语料名称 语料数量 语料来源说明 语料特点 语料样例 是否已分词 chatterbot 560 开源项目 按类型分类，质量较高 Q:你会开心的 A:幸福不是真正的可预测的情绪。 否 xiaohuangji（小黄鸡语料） 45W 原人人网项目语料 有一些不雅对话，少量噪音 Q:你谈过恋爱么 A:谈过，哎，别提了，伤心..。 /fateleak/dgk_lost_conv tieba（贴吧论坛回帖语料） https://pan.baidu.com/s/1mUknfwy1nhSM7XzH8xi7gQ 密码:i4si weibo
9.9K50发布于 2019-05-29 - 来自专栏丑胖侠
《Drools7.0.0.Final规则引擎教程》第4章 4.1 规则文件
一个标准的规则文件的格式为已“.drl”结尾的文本文件，因此可以通过记事本工具进行编辑。规则放置于规则文件当中，一个规则文件可以放置多条规则。 在规则文件当中也可以存放用户自定义的函数、数据对象及自定义查询等相关在规则当中可能会用到的一些对象。 4.1 规则文件 从架构角度来讲，一般将同一业务的规则放置在同一规则文件，也可以根据不同类型处理操作放置在不同规则文件当中。不建议将所有的规则放置与一个规则文件当中。 分开放置，当规则变动时不至于影响到不相干的业务。读取构建规则的成本业务会相应减少。 一条规则包含三部分：属性部分、条件部分和结果部分。rule规则以rule开头，以end结尾。 属性部分：定义当前规则执行的一些属性等，比如是否可被重复执行、过期时间、生效时间等。
1.2K50发布于 2018-01-08 - 来自专栏明天依旧可好的专栏
原始语料库
第一步： 判断数据中是否存在重复数据 创建python文件– 代码框架 ''' author: kzb time: 2018-12-10 ''' import pandas as pd import os,csv dataPath = os.path.join("音译原始数据.csv") def import_data(dataPath): ''' 导入文件中的数据 return:dataFrame ''' pass def find_En_Cn_excess(dataFrame
1K30发布于 2019-01-22 - 来自专栏侯哥的Python分享
Mysql高级4-索引的使用规则
1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 说明1：通过explain执行计划，可以查看使用的key仍然是mto,但是key_len只有66，比上一条的key_len少了4位 说明operator_staff_id的索引失效，并且operator_staff_id的长度为4 案例3：使用method+operator_staff_id查询 mysql> explain select 那是因为从跳过的trader_staff_id字段，所以trader_staff_id及之后的索引字段就失效，案例2中的key_len是66，而现在又变成了62，说明trader_staff_id的索引长度也为4 案例4：使用trader_staff_id + operator_staff_id查询 mysql> select * from account_transaction where trader_staff_id --+-------------+---------+-------+------+----------+-------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 案例4：
79340编辑于 2023-07-31 - 来自专栏生活不止眼前的代码
SpringDataJPA笔记(4)-命名查询与基础规则
命名查询与基本规则 1.
1.3K60发布于 2019-08-31 - 来自专栏机器学习AI算法工程
文本分类中语料库的获取——搜狗语料库
这次主要总结搜过语料库的获取，因为老师要求20万数据，而我自己只爬了2万多，所以用到了搜狗的语料库.
3.3K80发布于 2018-03-14 AI语料库智慧教学平台：用AI技术解锁语料教学新生态
传统语料教学中“资源零散难筛选、用法讲解不直观、练习反馈不及时”是长期痛点——教师要花大量时间整理语料、学生面对海量素材不知如何下手，很难实现“精准学、高效练”。 而AI语料库智慧教学平台的出现，凭借前沿AI技术，把“智能语料导师”搬进课堂，让语料教学更精准、互动、可落地，彻底重构语言学习逻辑。核心技术之一是NLP语义检索与解析技术，这是平台的“语料导航大脑”。 、语法规则，甚至标注语用禁忌。 不同于普通语料库的关键词匹配，平台的AI模型经过多语种、多场景语料训练，能理解“同义替换”“场景延伸”需求，比如搜索“道歉表达”会自动关联日常、商务、学术等不同语境的语料。 AI语料库智慧教学平台用NLP、大数据分析等核心技术，让语料资源“活”了起来，破解了传统语料教学的效率低、匹配差、互动弱等问题。
45110编辑于 2025-10-29语料智能·知识无界：AI 多功能语料库检索平台重塑语言研究新范式
语言研究进入智能检索新时代在全球化和数字人文研究蓬勃发展的背景下，传统语料库检索系统面临检索维度单一、多模态语料支持不足、深层语义关联缺失等核心挑战。 AI 多功能语料库检索平台通过融合大语言模型、多模态理解和知识图谱技术，构建了智能化、多维化、深度化的语料检索与分析体系，实现了从"关键词匹配"到"语义理解"的研究范式革新。 -检索-分析"四层技术架构：多模态语料处理引擎实现文本、语音、图像的统一表征学习；深度语义检索模型支持基于意图理解的智能检索；知识图谱关联系统构建语料间的语义网络；可视化分析平台提供丰富的语料数据洞察能力 数据安全与版权保护体系针对语料资源的版权敏感性，建立全方位保护机制：访问权限控制实现分级分权的语料访问；数字水印技术保护语料版权；操作日志审计追踪所有检索行为；数据脱敏处理在保护隐私的前提下开放研究。 、不断进化的新一代语料库研究基础设施。
46610编辑于 2025-10-30- 来自专栏区块链入门
【NGINX入门】4.Nginx location 匹配规则详细解说
摘要 本文介绍Nginx的location匹配规则和正则表达式说明入门。 查找的顺序及优先级 当有多条 location 规则时，nginx 有一套比较复杂的规则，优先级如下： 精确匹配 = 前缀匹配 ^~（立刻停止后续的正则搜索） 按文件中顺序的正则匹配 或* 匹配不带任何修饰的前缀匹配 这个规则大体的思路是先精确匹配，没有则查找带有 ^~的前缀匹配，没有则进行正则匹配，最后才返回前缀匹配的结果（如果有的话），如果上述规则不好理解，可以看下面的伪代码（非常重要）。 return 702; } } curl http://website.com/document HTTP/1.1 701 第一个前缀匹配^~命中以后不会再搜寻正则匹配，所以会第一个命中 案例 4 4.
6K40发布于 2021-02-04 - 来自专栏PPV课数据科学社区
数据挖掘系列（4）使用weka做关联规则挖掘
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 T, 7 T, 9 T} {0 T, 8 T} {6 T} {0 T, 5 T} {0 T, 9 T} {0 T, 1 T, 2 T, 3 T, 7 T, 9 T} {0 T, 9 T} {2 T, 4 1、安装好weka后，打开选择Explorer 2、打开文件 3、选择关联规则挖掘，选择算法 4、设置参数 参数主要是选择支持度(lowerBoundMinSupport)，规则评价机制 不断减小支持度直至达到最小支持度或产生了满足数量要求的规则。4. lowerBoundMinSupport 最小支持度下界。5. metricType 度量类型。 （3）--关联规则评价
3.2K60发布于 2018-04-23 - 来自专栏大数据那些事
防火墙（4）——iptables（2）增加修改规则-A -R
此时先清除所有iptables规则 ? 再增加我们的规则：禁止我们的192.168.19.131主机连接192.168.19.129: ? 这是我们发现无法ping通 ? （2）修改规则 此时我们再加一台主机：192.168.19.134 ? 我们将上边的禁止192.168.19.131改成禁止192.168.19.134： ?
92420发布于 2020-11-11 - 来自专栏机器学习AI算法工程
【趣味】数据挖掘(4)——借博客点击兼谈干预规则
打开科学网主页排行榜，看总排行的Top 4 ，点击量区间为[6百万, 9百万] ，这些资深博主起步早，博历高，博文篇数达到几千甚至上万。 如果某位晚起步几年的新博主，立志要进入总排行Top 4，估计有两种结果：(a) 把青春献给博客, 成功了，那将是一首科博青春之歌；（b）甜蜜的梦容易醒，梦醒了，放弃了； 如果修改一下目标，把追求目标从总排行改为周排行或均排行 4. 手工数据挖掘 4.1 先说明，y2-y1 ≈T2-T1 。 4.3 作干预实验须知, 为减少干扰，要注意： (a)不要在每月最后一天，或第一天做，那可能与科学网的规则更换期碰撞，增加误差。 其次，所用的方法是我们提出的干预规则相关的方法。文献[1]中对干预规则有详细介绍，不在此赘述，如有可能，或另择机科普。
87370发布于 2018-03-09 - 来自专栏CPS推广奖励
24年4月推广大使返佣规则更新
一、推广积分及星级规则调整 2024年4月月结（即 5月10日前）2024年新版积分星级规则将正式上线，于5月星级生效。 举例：A大使上月推广订单金额399元，则积2分；B大使上月推广订单金额400元，则积4分。 ● 高价值客户积分：不可叠加，即一个客户只可积0分，或者2分，或者4分，如某推广大使4月推广一客户单笔订单实付金额1000元，则积4分。 >>更多会员积分规则明细：点击查看会员积分体系 二、轻量应用服务器返佣规则更新 2024年4月12日12:00起，轻量应用服务器「1.5折以下」订单暂不返佣，「1.5折及以上」的新用户首购订单正常返佣（ 规则生效时间：4月12日12:00起 折扣限制产品范围：返佣折扣率仅限制轻量应用服务器，其他返佣产品不受折扣率返佣限制。 >>点击查看所有返佣产品 >>点击查看返佣规则
2.1K30编辑于 2024-04-17 - 来自专栏SAP最佳业务实践
想学FM系列(21)-SAP FM模块:派生规则推导策略(4)-派生规则推导步骤-功能模块
SAP在派生规则里预提供了大量可能在推导过程中用到的函数，这里列一部分供参考。
3.2K101发布于 2018-03-28 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
实战语言模型~语料词典的生成
sorted list iterable：是可迭代类型; cmp：用于比较的函数，比较什么由key决定; key：用列表元素的某个属性或函数进行作为关键字，有默认值，迭代集合中的一项; reverse：排序规则 fin.close() fout.close() ▲处理后的结果 对valid以及test样本同理使train中的方法即可： ▲数据处理以及处理后的结构 大致流程： 构建词汇表 需要在训练样本中统计语料中出现的单词
1.6K00发布于 2020-06-01 - 来自专栏AI科技评论
Facebook开源最大规模并行语料，45亿语料，覆盖576种语言对，或成为NMT评估标准
首先，从语料来源上讲。 目前有几个公共的多语言并行语料库，主要来自一些国际会议（如European Parliament 、the United Nations）的语料，这些都是专业的人工翻译语料，使用语言较为正式，且仅限于政治主题 在当前版本的CCMatrix语料库中，作者限制为38种语言。 （编者注：这是11月份数据，当时数据集规模为35亿并行语料，下同） CCMatrix：每种语言对的并行语料数量(单位：百万)，Margin阈值为1.06。 4、总结 CCMatrix使NMT研究社区能够利用比以前仅几十种语言对更大的双语料数据集。这可以加速创建更有效的NMT模型，这些模型可以使用更多的语言，尤其是语料库相对有限的资源较少的模型。
53010发布于 2020-02-21 - 来自专栏小小程序员——DATA
关联规则 关联规则概述
关联规则概述 关联规则 (Association Rules) 反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。 关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买，那么在相同的交易ID下商品B也被客户挑选的机会就被发现了 购物车分析是大型超市用来揭示商品之间关联的关键技术之一。
89510编辑于 2023-12-18 - 来自专栏兮动人的博客
EMT4J定制规则版：Java 8→17迁移兼容性检测与规则优化实战
目录 EMT4J使用说明 使用说明 规则修改 去掉以下规则 全部规则 8-11 规则： 11-17 规则：EMT4J使用说明 EMT4J 是一个 Java 版本迁移兼容性检测工具，主要用于识别代码或依赖库在 Java 8→11 详细的命令介绍和使用，请访问官网：https://github.com/adoptium/emt4j/tree/v0.8.0规则修改规则文件在：emt4j\emt4j-common Locale 未指定区域时，JDK 11 会按 CLDR 规则处理。 位置: file:/D:/emt4j-0.8.0/admin/xxx/target/xxx.jar! Deprecated API作用：检测已废弃的API优先级：p4说明：JDK 11中废弃了部分API 11-17 规则：#####1.
39521编辑于 2025-12-12
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