活动介绍

bleu自动分词代码

时间: 2025-05-24 17:17:55 浏览: 18
### BLEU 自动分词实现代码 BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种用于评估机器翻译质量的指标，它通过比较候选译文与参考译文之间的 n-gram 重叠来计算得分。为了实现 BLEU 的自动分词功能，通常需要先对输入文本进行预处理，包括分词、标准化等操作。 以下是基于 Python 的 BLEU 自动分词实现代码： ```python import re from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu, SmoothingFunction from nltk.tokenize import word_tokenize def preprocess_text(text): """ 对文本进行预处理，包括去除特殊字符和分词。 """ text = re.sub(r"[^\w\s]", "", text.lower()) # 去除非字母数字字符并转换为小写 tokens = word_tokenize(text) # 使用 NLTK 进行分词 return tokens def calculate_bleu(reference, candidate): """ 计算两个句子之间的 BLEU 分数。 参数: reference (str): 参考句子 candidate (str): 候选句子 返回: float: BLEU 得分 """ reference_tokens = [preprocess_text(reference)] # 预处理参考句子 candidate_tokens = preprocess_text(candidate) # 预处理候选句子 smoothing_function = SmoothingFunction().method1 # 平滑函数以避免零除错误 bleu_score = sentence_bleu( reference_tokens, candidate_tokens, smoothing_function=smoothing_function ) return bleu_score # 测试示例 reference_sentence = "The cat is on the mat" candidate_sentence = "There is a cat on the mat" score = calculate_bleu(reference_sentence, candidate_sentence) print(f"BLEU Score: {score:.4f}") ``` #### 关键点解析 1. **文本预处理** 在计算 BLEU 分数之前，需对文本进行必要的预处理，例如转小写、移除标点符号以及分词[^4]。这里使用 `re` 和 `nltk` 库完成这些任务。 2. **NLTK 工具包** 利用了 `nltk.translate.bleu_score.sentence_bleu` 函数直接计算单句级别的 BLEU 分数，并采用平滑方法解决低频 n-gram 导致的概率为零的问题[^4]。 3. **分词工具的选择** 上述代码中的分词部分依赖于 `nltk.word_tokenize` 方法。如果目标语言是非英语，则可能需要替换为更适合该语言的分词器，比如中文可选用 Jieba 或者 THULAC。 --- ###
阅读全文

相关推荐

zip

RAG实战代码及知识库

5. **评估和推理**：这部分代码用于验证模型性能，包括计算BLEU、ROUGE等评价指标，以及模型的在线推理服务。 6. **示例数据**：包含用于测试和演示的样本数据集，可以用来快速验证代码功能并了解模型性能。 7. **...
rar

自动写诗_深入学习；自动写诗；python代码_自动诗句_

人工评估是通过专业人员或普通用户对生成的诗句进行打分，而自动化评估则包括BLEU、ROUGE等指标，它们衡量生成文本与参考文本的相似度。 然而，值得注意的是，尽管深度学习模型可以生成具有创意的诗句，但它们可能...
rar

机器翻译代码实战机器翻译代码实战

- **数据预处理**：包括语料库的收集、清洗、对齐、分词、词汇表创建等步骤。 - **模型构建**：根据选择的模型架构（如Transformer），设置超参数，构建模型网络。 - **训练与优化**：使用反向传播算法更新权重，...
zip

中文转英文代码

同时，BLEU、ROUGE等指标用于量化评估翻译质量。 10. **API与工具**：谷歌、微软、阿里云等大公司提供了API，可以直接调用实现中文到英文的翻译。开源工具如OpenNMT、Marian NMT等也提供了训练和部署自己的翻译模型...
rar

giza++及模型代码解析

在信息技术领域，机器翻译（Machine Translation，MT）是一项重要的研究方向，它致力于利用计算机程序将一种语言自动转换为另一种语言。在机器翻译的诸多技术中，词对齐（Word Alignment）是关键的一环，它涉及到...
-

C++实现BLEU算法：翻译质量评估工具

- BLEUAnalysis.cpp：此文件可能包含了对BLEU算法进行分析和处理的代码，例如对文本进行预处理（比如分词、去除标点符号等），以及实现BLEU评分后的后续统计和分析工作。 - bleu.h：作为头文件，它应当包含了...
-

上传Transformer NLP代码教程

“TRM.py”文件中的代码可能利用了当前流行的深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，这些框架提供了自动求导机制和多种优化算法，极大地方便了深度学习模型的实现和训练。在编写Transformer模型时，开发者需要熟悉...
-

神经机器翻译系统MATLAB训练代码包

神经机器翻译是自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，它利用深度学习技术构建模型，实现从一种语言自动翻译成另一种语言的功能。随着深度学习的发展，NMT已经成为主流的机器翻译技术，相较于传统的基于规则或统计...
-

【机器翻译的关键技术】：jieba分词技术提高翻译质量

![jieba分词技术](https://i0.hdslb.com/bfs/article/305609099fc9b2f1f10356ebbe38695069d7ae57.png) ...此外，本文还探讨了jieba分词技术的性能优化方法，系统性能评估与分析，并通过案例研究展示了jieba分词技术的
-

中文分词算法在Java中的实现与优化：性能提升10倍的秘诀

中文分词算法主要分为两大类：基于词典的分词算法和基于统计的分词算法。基于词典的分词算法依赖于预先构建的词典，通过匹配词典中的词语来进行分词。基于统计的分词算法则利用统计模型来判断词语的边界，如隐...
-

【代码深度剖析】：LLaMA-Factory微调模型核心代码的全面解读

[【代码深度剖析】：LLaMA-Factory微调模型核心代码的全面解读](https://blog.radicalloop.com/uploads/large_language_model_2c210720fe.png) # 1. LLaMA-Factory微调模型概述 在当今快速发展的AI领域中，微调技术...
-

【自动文摘技术】：NLP技术在自动提取文档要点中的应用（实用型与专业性结合）

自动文摘技术是将自然语言处理（NLP）应用于文本摘要生成的前沿研究领域，旨在自动从大量文本中提取关键信息，形成简洁的摘要。本文首先概述了自动文摘技术及其与自然语言处理的关系。接着，详细介绍了NLP中的关键...

中文 Bleu

BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种广泛应用于机器翻译质量评估的自动评价指标。尽管最初设计用于英文，其核心思想同样可以扩展到其他语言，包括中文。 #### 1. 基本概念 BLEU 是一种基于 n-gram 精确...

图像字幕评价指标BLEU-4

BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 是一种广泛应用于自然语言处理领域中的自动评估方法，尤其适用于机器翻译和图像字幕生成的任务。对于图像字幕生成模型而言，BLEU-4 特指使用 n-gram 的精确匹配来衡量生成的...

import os import torch from transformers import ( AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, BitsAndBytesConfig, DataCollatorWithPadding, set_seed, ) from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training from datasets import load_dataset, load_from_disk import bitsandbytes as bnb import numpy as np from transformers import Trainer, TrainerCallback import logging import gc import matplotlib # 设置matplotlib后端，避免GUI问题 matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt # 添加评估指标库 from rouge_score import rouge_scorer import nltk from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu, SmoothingFunction # 下载NLTK数据（如果尚未下载） try: nltk.data.find('tokenizers/punkt') except LookupError: nltk.download('punkt') # 设置随机种子 set_seed(42) # 更激进的显存管理配置 os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:32" torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True def clear_gpu_memory(): """清理GPU显存""" gc.collect() if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.synchronize() def print_gpu_utilization(): if torch.cuda.is_available(): allocated = torch.cuda.memory_allocated()/1024**3 reserved = torch.cuda.memory_reserved()/1024**3 print(f"GPU memory allocated: {allocated:.2f} GB") print(f"GPU memory reserved: {reserved:.2f} GB") # 检查 CUDA 状态 print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}") if torch.cuda.is_available(): print(f"Total GPU memory: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024**3:.2f} GB") print("初始显存使用情况:") print_gpu_utilization() # 模型路径 model_name = "/root/autodl-tmp/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat" # 4-bit 量化配置 - 更节省显存的配置 quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, ) # 加载 tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) # 清理显存 clear_gpu_memory() # 加载模型（量化） print("加载模型中...") print_gpu_utilization() model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, quantization_config=quantization_config, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, low_cpu_mem_usage=True, # 减少CPU内存使用 ) print("模型加载完成:") print_gpu_utilization() # 准备模型进行 k-bit 训练 model.config.use_cache = False model.gradient_checkpointing_enable() model = prepare_model_for_kbit_training(model) # 配置 LoRA lora_config = LoraConfig( r=4, # 保持较小的rank lora_alpha=16, target_modules=["q_proj", "v_proj", "k_proj", "o_proj"], lora_dropout=0.1, bias="none", task_type="CAUSAL_LM", inference_mode=False ) # 应用 LoRA 到模型 model = get_peft_model(model, lora_config) # 打印可训练参数信息 def print_trainable_parameters(model): trainable_params = 0 all_param = 0 for _, param in model.named_parameters(): all_param += param.numel() if param.requires_grad: trainable_params += param.numel() print( f"trainable params: {trainable_params} || " f"all params: {all_param} || " f"trainable%: {100 * trainable_params / all_param:.2f}" ) print_trainable_parameters(model) # 数据路径 data_dir = "/root/autodl-tmp/self-llm-master/medical data/" # 自动判断加载方式（支持 .jsonl 或 .arrow） def load_dataset_smart(path): if os.path.isdir(path): dataset = load_from_disk(path) elif os.path.isfile(path) and path.endswith(".jsonl"): dataset = load_dataset("json", data_files=path) else: raise ValueError(f"不支持的文件类型：{path}") return dataset # 只加载训练集和验证集 print("加载数据集...") train_dataset = load_dataset_smart(os.path.join(data_dir, "train.jsonl"))["train"] # 加载验证集用于评估指标 eval_dataset = load_dataset_smart(os.path.join(data_dir, "dev.jsonl"))["train"] print(f"Train size: {len(train_dataset)}") print(f"Eval size: {len(eval_dataset)}") # 编码函数：合并 Question + Response 并生成 labels def tokenize_function(examples): prompts = [str(p) for p in examples["Question"]] completions = [str(c) for c in examples["Response"]] full_text = [p + "\n" + c for p, c in zip(prompts, completions)] # 进一步减小序列长度以节省显存 result = tokenizer(full_text, truncation=True, max_length=64, padding="max_length", return_tensors="pt") result["labels"] = result["input_ids"].clone() return result # 用于评估的编码函数（保留原始文本） def tokenize_function_for_eval(examples): prompts = [str(p) for p in examples["Question"]] completions = [str(c) for c in examples["Response"]] full_text = [p + "\n" + c for p, c in zip(prompts, completions)] # 对于评估，我们需要保留原始文本以便生成和比较 result = tokenizer(full_text, truncation=True, max_length=64, padding="max_length", return_tensors="pt") result["labels"] = result["input_ids"].clone() result["prompts"] = prompts # 保留原始问题 result["references"] = completions # 保留原始答案 return result print("开始tokenize数据...") print_gpu_utilization() # 应用 tokenize (处理训练集和验证集) tokenized_train = train_dataset.map( tokenize_function, batched=True, batch_size=8, # 减小批次大小 num_proc=1, # 减少进程数到1 remove_columns=["Question", "Response", "Complex_CoT"], desc="Tokenizing train dataset" ) tokenized_eval = eval_dataset.map( tokenize_function_for_eval, batched=True, batch_size=8, num_proc=1, remove_columns=["Question", "Response", "Complex_CoT"], desc="Tokenizing eval dataset" ) print("数据处理完成:") print_gpu_utilization() # 数据整理器（用于动态 padding） data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer, padding="longest") # 训练参数配置 - 添加验证相关参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./deepseek-medical", overwrite_output_dir=True, num_train_epochs=1, per_device_train_batch_size=1, per_device_eval_batch_size=1, gradient_accumulation_steps=32, learning_rate=1e-4, weight_decay=0.01, warmup_steps=100, save_steps=50, logging_steps=10, save_total_limit=2, bf16=False, fp16=True, logging_dir="./logs", report_to="none", optim="adamw_torch", evaluation_strategy="steps", # 每隔一定步骤进行验证 eval_steps=50, # 每50步验证一次 save_strategy="steps", disable_tqdm=False, group_by_length=True, save_safetensors=False, load_best_model_at_end=True, # 训练结束后加载最佳模型 dataloader_pin_memory=False, remove_unused_columns=True, dataloader_num_workers=0, gradient_checkpointing=True, max_grad_norm=1.0, greater_is_better=False, # 损失越小越好 metric_for_best_model="eval_loss", # 使用验证损失作为最佳模型选择标准 ) # 用于存储训练过程中的损失值 class LossLoggingCallback(TrainerCallback): def __init__(self): self.train_losses = [] self.eval_losses = [] self.steps = [] self.eval_steps = [] self.logged = False # 标记是否已记录数据 def on_log(self, args, state, control, logs=None, **kwargs): # 检查日志中是否有损失信息 if logs and "loss" in logs: self.train_losses.append(logs["loss"]) self.steps.append(state.global_step) self.logged = True print(f"记录损失 - Step: {state.global_step} | Train Loss: {logs['loss']:.4f}") elif logs and "eval_loss" in logs: self.eval_losses.append(logs["eval_loss"]) self.eval_steps.append(state.global_step) print(f"记录验证损失 - Step: {state.global_step} | Eval Loss: {logs['eval_loss']:.4f}") elif logs: print(f"日志内容: {list(logs.keys())}") # 调试信息，查看日志中有什么键 # 计算评估指标的函数 def compute_metrics(eval_preds): preds, labels = eval_preds # 如果预测是logits，需要转换为token IDs if isinstance(preds, tuple): preds = preds[0] # 获取预测的token IDs pred_ids = np.argmax(preds, axis=-1) # 计算基本指标（准确率等） accuracy = (pred_ids == labels).astype(np.float32).mean().item() # 初始化ROUGE评分器 scorer = rouge_scorer.RougeScorer(['rouge1', 'rouge2', 'rougeL'], use_stemmer=True) # 存储所有分数 rouge1_scores = [] rouge2_scores = [] rougeL_scores = [] bleu_scores = [] # 使用平滑函数计算BLEU smoothing = SmoothingFunction().method1 # 遍历每个样本计算指标 for i in range(len(pred_ids)): # 解码预测和参考文本 pred_text = tokenizer.decode(pred_ids[i], skip_special_tokens=True) ref_text = tokenizer.decode(labels[i], skip_special_tokens=True) # 计算ROUGE分数 try: scores = scorer.score(ref_text, pred_text) rouge1_scores.append(scores['rouge1'].fmeasure) rouge2_scores.append(scores['rouge2'].fmeasure) rougeL_scores.append(scores['rougeL'].fmeasure) except Exception as e: # 如果计算出错，添加0分 rouge1_scores.append(0.0) rouge2_scores.append(0.0) rougeL_scores.append(0.0) # 计算BLEU分数 try: # 将文本分词 ref_tokens = nltk.word_tokenize(ref_text.lower()) pred_tokens = nltk.word_tokenize(pred_text.lower()) # 计算BLEU-1到BLEU-4分数并取平均 bleu_score = sentence_bleu( [ref_tokens], pred_tokens, weights=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25), smoothing_function=smoothing ) bleu_scores.append(bleu_score) except Exception as e: bleu_scores.append(0.0) # 返回平均分数 return { "accuracy": accuracy, "rouge1": np.mean(rouge1_scores) if rouge1_scores else 0.0, "rouge2": np.mean(rouge2_scores) if rouge2_scores else 0.0, "rougeL": np.mean(rougeL_scores) if rougeL_scores else 0.0, "bleu": np.mean(bleu_scores) if bleu_scores else 0.0, } # 简化的 Trainer (移除评估函数) class SimpleTrainer(Trainer): def log(self, logs): if "loss" in logs: logs["Train Loss"] = logs.pop("loss") if "eval_loss" in logs: logs["Eval Loss"] = logs.pop("eval_loss") if "learning_rate" in logs: logs["Learning Rate"] = logs.pop("learning_rate") if "train_samples_per_second" in logs: logs["Train Samples/Second"] = f"{logs.pop('train_samples_per_second'):.2f}" super().log(logs) # 自定义 Callback (移除验证相关日志) class CustomCallback(TrainerCallback): def on_log(self, args, state, control, logs=None, **kwargs): epoch = logs.get("epoch", 0) train_loss = logs.get("Train Loss", "N/A") eval_loss = logs.get("Eval Loss", "N/A") learning_rate = logs.get("Learning Rate", 0) log_str = f"Epoch: {epoch:.2f}" if train_loss != "N/A": log_str += f" | Train Loss: {train_loss:.4f}" if eval_loss != "N/A": log_str += f" | Eval Loss: {eval_loss:.4f}" log_str += f" | Learning Rate: {learning_rate:.2e}" print(log_str) # 设置日志 for handler in logging.root.handlers[:]: logging.root.removeHandler(handler) logging.basicConfig(level=logging.INFO) ch = logging.StreamHandler() ch.setFormatter(logging.Formatter('%(message)s')) logging.root.addHandler(ch) # 创建损失记录回调 loss_callback = LossLoggingCallback() # 初始化 Trainer (使用验证集和评估指标) trainer = SimpleTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_train, eval_dataset=tokenized_eval, tokenizer=tokenizer, data_collator=data_collator, compute_metrics=compute_metrics, # 添加评估指标计算函数 ) # 添加回调 trainer.add_callback(CustomCallback()) trainer.add_callback(loss_callback) # 清理显存 clear_gpu_memory() print("开始训练...") print_gpu_utilization() # 开始训练 train_result = trainer.train() # 绘制并保存损失曲线 def plot_loss_curve(steps, train_losses, eval_losses=None, save_path="./loss_curve.png"): print(f"尝试绘制损失曲线，训练数据点数: {len(steps)}") if len(steps) == 0 or len(train_losses) == 0: print("警告: 没有足够的数据来绘制损失曲线") return plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(steps, train_losses, marker='o', linestyle='-', color='b', label='Training Loss') if eval_losses and len(eval_losses) > 0: eval_steps = [(i+1) * training_args.eval_steps for i in range(len(eval_losses))] plt.plot(eval_steps, eval_losses, marker='s', linestyle='-', color='r', label='Evaluation Loss') plt.title('Training Loss Curve') plt.xlabel('Steps') plt.ylabel('Loss') plt.grid(True) plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig(save_path) plt.close() print(f"损失曲线已保存到: {save_path}") # 检查是否有记录到损失数据 print(f"是否记录到损失数据: {loss_callback.logged}") print(f"记录的步骤数: {len(loss_callback.steps)}") print(f"记录的训练损失值数: {len(loss_callback.train_losses)}") print(f"记录的验证损失值数: {len(loss_callback.eval_losses)}") # 绘制损失曲线 plot_loss_curve(loss_callback.steps, loss_callback.train_losses, loss_callback.eval_losses) # 获取训练结果 print("\n" + "="*50) print("训练统计信息:") print("="*50) print(f"全局步数: {train_result.global_step}") print(f"训练损失: {train_result.training_loss}") # 在最终模型上进行评估以获取最终指标 print("正在计算最终评估指标...") final_metrics = trainer.evaluate() print("\n" + "="*50) print("最终评估指标:") print("="*50) for key, value in final_metrics.items(): print(f"{key}: {value:.4f}") # 保存模型 model.save_pretrained("./deepseek-medical-final") tokenizer.save_pretrained("./deepseek-medical-final") trainer.save_model("./deepseek-medical-final") # 手动创建 generation_config.json from transformers import GenerationConfig generation_config = GenerationConfig( bos_token_id=tokenizer.bos_token_id if tokenizer.bos_token_id else 1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id else 2, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id if tokenizer.pad_token_id else 0, max_length=2048, max_new_tokens=512, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9, ) # 保存生成配置 generation_config.save_pretrained("./deepseek-medical-final") # 保存训练结果到文件 import json with open("./deepseek-medical-final/train_result.json", "w") as f: json.dump({ "train_result": train_result.metrics if hasattr(train_result, 'metrics') else {}, "final_metrics": final_metrics, "training_args": training_args.to_dict(), "loss_history": { "steps": loss_callback.steps, "train_losses": loss_callback.train_losses, "eval_losses": loss_callback.eval_losses } }, f, indent=2, ensure_ascii=False) print(f"\n模型和训练结果已保存到: ./deepseek-medical-final")

参考引用[2]和[3]提供的代码片段，我们将使用transformers、datasets、accelerate、peft和bitsandbytes库。 步骤1：安装依赖 首先，确保安装了必要的库： bash pip install transformers datasets ...

下面我要写一个seq2seq代码实战案例，请帮我详细分析代码

要检查每个步骤的代码是否正确，比如数据加载部分是否正确应用了分词，词汇表构建是否正确。模型中的初始化状态是否正确处理，特别是编码器的最后隐藏状态作为解码器的初始状态。损失函数是否需要忽略填充的部分，...

代码测试大语言模型

上述代码通过加载预训练的语言模型和分词器，将输入文本转换为模型可处理的格式，并计算模型在该文本上的困惑度。困惑度越低，表示模型对该文本的生成能力越强[^1]。 #### 其他评估方法 除了困惑度之外，还可以通过...

基于SQuAD 2.0生成问答对的代码

SQuAD 2.0 包含大量上下文段落及对应的问题-答案对（包括“不可回答”的问题），生成问答对的核心思路是通过 **预训练模型** 或 **规则方法** 从上下文中自动生成问题或答案。 --- ### **方法 1：从 SQuAD 2.0 ...

如何根据《LSTM深度学习项目：Python自动写诗系统源码与教程》搭建并优化一个自动写诗的深度学习模型？请分享项目实战中需要注意的关键点。

6. 项目文档和PPT制作：根据《LSTM深度学习项目：Python自动写诗系统源码与教程》中的文档和PPT模板，整理项目的实现过程、关键代码、系统架构及实验结果等，方便他人理解并复现你的成果。 整个项目不仅需要扎实的...
zip

随机阻塞下毫米波通信的多波束功率分配”.zip

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

Android YUV转换，支持Camera1，Camera2

之前基于RenderScript写了一个YUV转RGBA的工程，地址：https://www.bzblog.online/wordpress/index.php/2020/01/19/yuvrenderscript/ 喜欢的可以去看看，比Android原生的ScriptIntrinsicYuvToRGB要强大很多，但是近期在使用的过程中发现RenderScript比Google的libyuv速度要慢很多，于是我又基于libyuv写了一个YUV转换的工程，同时支持Camera1，Camera2输出的YUV转换
zip

电站控制S7-200 PLC与组态王应用下的梯形图程序及IO分配详解

内容概要：本文深入探讨了S7-200 PLC与组态王在电站控制领域的应用，重点介绍了梯形图程序的设计......

大家在看

recommend-type

Delphi编写的SQL查询分析器.rar

因为需要在客户那里维护一些数据, 但是人家的电脑不见得都安装了SQL Server客户端, 每次带光盘去给人家装程序也不好意思. 于是就写这个SQL查询分析器。代码不够艺术, 结构也松散, 如果代码看不懂, 只好见谅了. 程序中用到的图标, 动画都是从微软的SQLServer搞过来的, 唯一值得一提的是, 我用了ADO Binding for VC Extension(MSDN上有详细资料), 速度比用Variant快(在ADOBinding.pas和RowData.pas)。
recommend-type

kb4474419和kb4490628系统补丁.rar

要安装一些软件需要这两个补丁包，比如在win7上安装NOD32。
recommend-type

ceph心跳丢失问题分析

最近测试了ceph集群承载vm上限的实验，以及在极端压力下的表现，发现在极端大压力下，ceph集群出现osd心跳丢失,osd mark成down, pg从而运行在degrade的状态。分析了根本原因，总结成ppt分享。
recommend-type

web仿淘宝项目

大一时团队做的一个仿淘宝的web项目，没有实现后台功能
recommend-type

FPGA驱动代码详解：AD7606 SPI与并行模式读取双模式Verilog实现，注释详尽版,FPGA驱动代码详解：AD7606 SPI与并行模式读取双模式Verilog实现，注释详尽版,FPGA V

FPGA驱动代码详解：AD7606 SPI与并行模式读取双模式Verilog实现，注释详尽版,FPGA驱动代码详解：AD7606 SPI与并行模式读取双模式Verilog实现，注释详尽版,FPGA Verilog AD7606驱动代码，包含SPI模式读取和并行模式读取两种，代码注释详细。 ,FPGA; Verilog; AD7606驱动代码; SPI模式读取; 并行模式读取; 代码注释详细。,FPGA驱动代码：AD7606双模式读取（SPI+并行）Verilog代码详解

最新推荐

recommend-type

随机阻塞下毫米波通信的多波束功率分配”.zip

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

Mockingbird v2：PocketMine-MP新防作弊机制详解

标题和描述中所涉及的知识点如下： 1. Mockingbird反作弊系统： Mockingbird是一个正在开发中的反作弊系统，专门针对PocketMine-MP服务器。PocketMine-MP是Minecraft Pocket Edition（Minecraft PE）的一个服务器软件，允许玩家在移动平台上共同游戏。随着游戏的普及，作弊问题也随之而来，因此Mockingbird的出现正是为了应对这种情况。 2. Mockingbird的版本迭代： 从描述中提到的“Mockingbird的v1变体”和“v2版本”的变化来看，Mockingbird正在经历持续的开发和改进过程。软件版本迭代是常见的开发实践，有助于修复已知问题，改善性能和用户体验，添加新功能等。 3. 服务器性能要求： 描述中强调了运行Mockingbird的服务器需要具备一定的性能，例如提及“WitherHosting的$ 1.25计划”，这暗示了反作弊系统对服务器资源的需求较高。这可能是因为反作弊机制需要频繁处理大量的数据和事件，以便及时检测和阻止作弊行为。 4. Waterdog问题： Waterdog是另一种Minecraft服务器软件，特别适合 PocketMine-MP。描述中提到如果将Mockingbird和Waterdog结合使用可能会遇到问题，这可能是因为两者在某些机制上的不兼容或Mockingbird对Waterdog的特定实现尚未完全优化。 5. GitHub使用及问题反馈： 作者鼓励用户通过GitHub问题跟踪系统来报告问题、旁路和功能建议。这是一个公共代码托管平台，广泛用于开源项目协作，便于开发者和用户进行沟通和问题管理。作者还提到请用户在GitHub上发布问题而不是在评论区留下不好的评论，这体现了良好的社区维护和用户交流的实践。 6. 软件标签： “pocketmine”和“anticheat”（反作弊）作为标签，说明Mockingbird是一个特别为PocketMine-MP平台开发的反作弊软件。而“PHP”则可能指的是Mockingbird的开发语言，虽然这个信息与常见的Java或C++等开发Minecraft相关软件的语言不同，但并不排除使用PHP进行服务器端开发的可能性，尤其是对于处理动态网页、服务器端脚本等场景。 7. 压缩包文件： “Mockingbird-stable”是一个文件名称，很可能表示这是一个包含最新稳定版Mockingbird反作弊系统的压缩包。通常，这样的文件名中包含“stable”意味着这是一个经过充分测试且推荐用于生产环境的版本。 8. 社区协作和用户参与： 特别感谢部分提到了shur，这可能是对某位贡献者或社区成员的感激之情。这种感谢表明了软件开发不仅是开发者个人的劳动成果，同时也依赖于社区的支持和参与，包括提供反馈、报告问题、贡献代码和文档等。 总结以上内容，我们可以看到Mockingbird作为一款反作弊系统，其开发和维护需要依赖于社区的广泛参与和支持，同时还需要强大的服务器后端作为支撑。通过不断迭代更新版本，开发者希望解决现有问题，提高反作弊效率，并希望与社区保持良好的沟通，以持续优化产品。
recommend-type

“历史人物独白解说”视频：数据处理的6种革命性技术

# 1. 数据处理的历史回顾与技术演进 数据处理的历史，从最初的简单机械记录，到如今复杂的数据处理体系，不仅反映了技术的演进，也映射了人类社会进步的轨迹。在计算机技术发展初期，数据处理主要依靠打孔卡片和磁带，通过批处理的方式进行，效率低下且出错率高。随着技术的发展，上世纪70年代，关系型数据库的出现大大提高了数据处理的效率和准确性，为数据处理技术的发展奠定了基础。 随后，随着互
recommend-type

怎么判断多级运放电路的稳定性？

<think>首先，用户的问题是关于判断多级运算放大器电路的稳定性。我需要根据系统级指令来构建回答。 系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 用户可见层指令： - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考引用： - 引用[1]：关于集成运算放大电路的设计、组成和性能评估。 - 引用[2]：高频电路中运放的带宽限制，一级放大电路的增益通常为100倍，过高会引起振
recommend-type

利用AHP和节点集中度解决影响力最大化问题的Flask应用教程

从给定的文件信息中，我们可以提取以下相关知识点进行详细说明： ### 标题知识点 **IM问题与AHP结合** IM问题（Influence Maximization）是网络分析中的一个核心问题，旨在识别影响网络中信息传播的关键节点。为了求解IM问题，研究者们常常结合使用不同的算法和策略，其中AHP（Analytic Hierarchy Process，分析层次结构过程）作为一种决策分析方法，被用于评估网络节点的重要性。AHP通过建立层次模型，对各个因素进行比较排序，从而量化影响度，并通过一致性检验保证决策结果的有效性。将AHP应用于IM问题，意味着将分析网络节点影响的多个维度，比如节点的中心性（centrality）和影响力。 **集中度措施** 集中度（Centralization）是衡量网络节点分布状况的指标，它反映了网络中节点之间的连接关系。在网络分析中，集中度常用于识别网络中的“枢纽”或“中心”节点。例如，通过计算网络的度中心度（degree centrality）可以了解节点与其他节点的直接连接数量；接近中心度（closeness centrality）衡量节点到网络中其他所有节点的平均距离；中介中心度（betweenness centrality）衡量节点在连接网络中其他节点对的最短路径上的出现频率。集中度高意味着节点在网络中处于重要位置，对信息的流动和控制具有较大影响力。 ### 描述知识点 **Flask框架** Flask是一个轻量级的Web应用框架，它使用Python编程语言开发。它非常适合快速开发小型Web应用，以及作为微服务架构的一部分。Flask的一个核心特点是“微”，意味着它提供了基本的Web开发功能，同时保持了框架的小巧和灵活。Flask内置了开发服务器，支持Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎，提供了RESTful请求分发和请求钩子等功能。 **应用布局** 一个典型的Flask应用会包含以下几个关键部分： - `app/`：这是应用的核心目录，包含了路由设置、视图函数、模型和控制器等代码文件。 - `static/`：存放静态文件，比如CSS样式表、JavaScript文件和图片等，这些文件的内容不会改变。 - `templates/`：存放HTML模板文件，Flask将使用这些模板渲染最终的HTML页面。模板语言通常是Jinja2。 - `wsgi.py`：WSGI（Web Server Gateway Interface）是Python应用程序和Web服务器之间的一种标准接口。这个文件通常用于部署到生产服务器时，作为应用的入口点。 **部署到Heroku** Heroku是一个支持多种编程语言的云平台即服务（PaaS），它允许开发者轻松部署、运行和管理应用。部署Flask应用到Heroku，需要几个步骤：首先，创建一个Procfile文件，告知Heroku如何启动应用；其次，确保应用的依赖关系被正确管理，通常通过一个requirements.txt文件列出所有依赖；最后，使用Git将应用推送到Heroku提供的仓库，Heroku会自动识别Procfile并开始部署过程。 ### 标签知识点 **HTML** HTML（HyperText Markup Language，超文本标记语言）是用于创建网页和Web应用的标准标记语言。它定义了网页的结构和内容。HTML文件由一系列元素组成，这些元素通过标签（tags）来表示，如`<p>`代表段落，`<a>`代表链接，`<img>`代表图像等。HTML5是当前使用的最新版本，支持更多的特性，如离线存储、多媒体和图形等。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 **IMproblem-using-AHP-and-centralisation-of-nodes-master** 这里的文件名称“IMproblem-using-AHP-and-centralisation-of-nodes-master”表明了一个GitHub仓库的名称，其中包含了源代码以及与项目相关的所有文件。从名称中可以看出，该仓库是关于如何结合AHP和节点集中度分析来解决IM问题的Flask应用程序。文件名中的“master”表明这是仓库的主分支（现在叫做main分支），它是项目最新的、可部署的代码版本。 综合来看，本段信息为我们提供了构建和部署一个使用Flask框架、针对IM问题使用AHP和节点集中度分析的Web应用的方法和步骤。同时，介绍了应用在不同环节中所需技术和组件的详细知识点。
recommend-type

视频内容自动生成算法：突破性的8大最新进展

# 1. 视频内容自动生成算法概述 ## 算法发展背景 随着人工智能技术的迅速发展，视频内容自动生成算法已经成为媒体和娱乐行业的重要工具。这些算法能够自动编辑和合成视频内容，使内容创作者能够以较低的成本和时间生成高质量的视频。从社交媒体动态到在线教育内容，视频内容自动生成的应用场景正在不断扩大。 ## 核心技术简述 视
recommend-type

Softmax函数实际应用举例

<think>嗯，用户现在想了解Softmax函数的实际应用场景，这和我之前详细解释过的Softmax原理是直接相关的。用户特意提到要参考站内引用，看来是想看到具体案例支撑。 从用户提问方式看，ta应该已经理解了Softmax的基本数学原理（毕竟我上次用向量[2,1,0.1]的例子详细演示过计算过程），现在需要落地到实践层面。这种从理论到应用的递进很合理，可能是个正在学习机器学习的学生，或者需要解决实际问题的工程师。 我注意到用户提供的引用里有些关键线索：引用[1]提到图像分类和概率解释，引用[4]强调指数放大的特性，引用[5]则对比了Sigmoid在多标签分类的应用差异。这些正好能支撑我
recommend-type

WDI项目1：PriceIsRight游戏开发实践

### 标题解析 标题“price-is-right:WDI项目1-PriceIsRight游戏”表明这是一个名为“Price Is Right”的游戏项目，这是WDI（Web Development Immersive，全栈网页开发沉浸式课程）的第一个项目。WDI是一种常用于IT培训机构的课程名称，旨在通过实战项目来培养学员的全栈网页开发能力。 ### 描述解析 描述中提到，该游戏的目的是为了练习基本的JavaScript技能。这表明游戏被设计成一个编程练习，让开发者通过实现游戏逻辑来加深对JavaScript的理解。描述中也提到了游戏是一个支持两个玩家的版本，包含了分配得分、跟踪得分以及宣布获胜者等逻辑，这是游戏开发中常见的功能实现。 开发者还提到使用了Bootstrap框架来增加网站的可伸缩性。Bootstrap是一个流行的前端框架，它让网页设计和开发工作更加高效，通过提供预设的CSS样式和JavaScript组件，让开发者能够快速创建出响应式的网站布局。此外，开发者还使用了HTML5和CSS进行网站设计，这表明项目也涉及到了前端开发的基础技能。 ### 标签解析 标签“JavaScript”指出了该游戏中核心编程语言的使用。JavaScript是一种高级编程语言，常用于网页开发中，负责实现网页上的动态效果和交互功能。通过使用JavaScript，开发者可以在不离开浏览器的情况下实现复杂的游戏逻辑和用户界面交互。 ### 文件名称解析 压缩包子文件的文件名称列表中仅提供了一个条目：“price-is-right-master”。这里的“master”可能指明了这是项目的主分支或者主版本，通常在版本控制系统（如Git）中使用。文件名中的“price-is-right”与标题相呼应，表明该文件夹内包含的代码和资源是与“Price Is Right”游戏相关的。 ### 知识点总结 #### 1. JavaScript基础 - **变量和数据类型**：用于存储得分等信息。 - **函数和方法**：用于实现游戏逻辑，如分配得分、更新分数。 - **控制结构**：如if-else语句和循环，用于实现游戏流程控制。 - **事件处理**：监听玩家的输入（如点击按钮）和游戏状态的变化。 #### 2. Bootstrap框架 - **网格系统**：实现响应式布局，让游戏界面在不同设备上都能良好展示。 - **预设组件**：可能包括按钮、表单、警告框等，用于快速开发用户界面。 - **定制样式**：根据需要自定义组件样式来符合游戏主题。 #### 3. HTML5与CSS - **语义化标签**：使用HTML5提供的新标签来构建页面结构，如`<header>`, `<section>`, `<footer>`等。 - **CSS布局**：使用Flexbox或Grid等布局技术对页面元素进行定位和排版。 - **样式设计**：通过CSS为游戏界面增添美观的视觉效果。 #### 4. 项目结构和版本控制 - **主分支管理**：`master`分支通常保存着项目的稳定版本，用于部署生产环境。 - **代码组织**：合理的文件结构有助于维护和扩展项目。 #### 5. 前端开发最佳实践 - **分离关注点**：将样式、脚本和内容分离，确保代码清晰易维护。 - **响应式设计**：确保游戏在多种设备和屏幕尺寸上均有良好的用户体验。 - **可访问性**：考虑键盘导航、屏幕阅读器等无障碍功能，让游戏更加友好。 #### 6. 交互式游戏开发 - **游戏逻辑实现**：创建一个简单的游戏循环，管理玩家输入和得分更新。 - **状态管理**：游戏中的得分和其他游戏状态需要妥善保存和更新。 - **用户界面反馈**：提供即时的视觉和听觉反馈，增强玩家体验。 通过上述知识点的解析，可以看出“Price Is Right”游戏项目不仅仅是一个简单的编程练习，它还融合了多种前端技术，包括JavaScript、Bootstrap、HTML5和CSS，以实现一个完整的、可交互的游戏体验。此项目也反映了开发者在掌握前端开发技能的同时，了解了如何组织代码、维护项目结构和实践开发最佳实践。
recommend-type

人工智能视频编辑：如何利用技术进步提升内容创作质量

# 1. 人工智能视频编辑概述 随着人工智能技术的飞速发展，视频编辑领域正在经历一场前所未有的革命。AI的介入，不仅极大地提升了视频编辑的效率，还赋予了内容创作者全新的表达方式。本章旨在概述人工智能视频编辑的概念、发展历程和当前的应用现状，为读者提供一个全面而深入的了解。 ## 1.1 人工智能视频编辑的兴起 人工智能视频编辑是将先进的机器学习算法与传统视频处理技术相
recommend-type

反激变换器

<think>首先，用户意图是了解反激变换器的工作原理或设计方法。用户的问题是：“反激变换器工作原理及设计指南”。所以我需要基于这个意图和问题，通过调用网络搜索工具进行检索。 我的任务是： 1. 调用网络搜索工具来检索相关内容。 2. 整合检索到的内容，生成详细、清晰、实用、可操作的回答。 3. 禁止将所有引用内容集中在回答末尾；引用应该融入回答中。 4. 避免使用第一人称如“我”。 5. 避免步骤词汇如“首先”、“然后”。 6. 将答案组织为多个方法或步骤，并在每个步骤间换行。 7. 对于代码和公式，遵循特定格式： - 行内公式：$公式内容$ - 独立公式：$$公式内容$$