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  1. aspjpeg+aspjpeg组件高级使用方法

  2. 更多请访问http://www.shidai365.cn aspjpeg组件高级使用方法介绍2007-10-13 16:471、什么是AspJpeg？ 　　AspJpeg是一款功能强大的基于Microsoft IIS环境的图片处理组件，网络上对其进行详细和深入介绍的中文文章并不多，即使有一般也只是牵涉到图片缩略图和图片水印，这与其为英文版本有着密切的关系。 　　AspJpeg可以使用很少的代码在您的ASP/ASP.Net应用程序上动态的创建高质量的缩略图象，支持的图象格式有：JPEG, GIF

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-05-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：dihuoshanze

  1. aspjpeg的下载和注册码

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  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-03-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：hglpfjl

  1. AspJpeg组件下载和免费注册码

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  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-06-29
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xiazhijiang520

  1. aspjpeg2201

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  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2013-03-21
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：alei2921

  1. AspJpeg v2.4.0.1.zip

  2. AspJpeg是一款功能强大的基于Microsoft IIS环境的图片处理组件，网络上对其进行详细和深入介绍的中文文章并不多，即使有一般也只是牵涉到图片缩略图和图片水印，这与其为英文版本有着密切的关系。 AspJpeg可以使用很少的代码在您的ASP/ASP.Net应用程序上动态的创建高质量的缩略图象，支持的图象格式有：JPEG, GIF, BMP, TIFF, PNG。 AspJpeg主要可以做到：生成缩略图片、生成水印图片、图片合并、图片切割、数据库支持、安全码技术 ASPJPEG是一款功能

  3. 所属分类：其它

  1. RE2020.txt

  2. 该数据集是百度2020关系抽取数据集,包括训练集、验证集和测试集、schema.json。本次竞赛数据集共包含 48个已定义好的schema和超过21万中文句子，其中包括17万训练集，2万验证集和2万测试集.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-20
    • 文件大小：72byte
    • 提供者：muruibin88

  1. 基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究_胡芳槐.caj

  2. 基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究 自从语义网的概念提出以来,越来越多的开放链接数据和用户生成内容被发布于互联网中,互联网逐步从仅包含网页与网页之间超链接的文档万维网转变为包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网。在此背景下,知识图谱首先由Google提出,其目标在于描述真实世界中存在的各种实体和概念,以及这些实体、概念之间的关联关系。知识图谱在实体层面对本体进行了丰富和扩充；本体中突出和强调的是概念以及概念之间的关联关系,描述了知识图谱的数据模式；而知识图谱则是在本体的基础上,

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：u013222658

  1. 中文短标题实体识别.rar

  2. 中文新闻短标题文本数据集。具体实体已标注。训练集验证集测试集已区分。Json格式。特点：中文标题 、超短文本、不规则、实体识别 关系抽取 。用途：可用于弹幕分析、新实体识别。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-01
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：HOMEGREAT

  1. 中文实体关系抽取数据集 Chinese-Literature-NER-RE-Dataset

  2. 基于几个可用的NER和RE数据集定义了7个实体标签和9个关系标签。实体(Entity)：每个实体都由带有多个属性的T标签标识。关系(Relation):每个关系由R标签标识，该标签可以具有多个属性。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-05
    • 文件大小：7.62mb
    • 提供者：weixin_42691585

  1. 基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取

  2. 实体关系抽取的目标在于探测实体之间的显式关系和隐式关系. 现有研究大多集中在显式实体关系抽取，而忽略了隐式实体关系抽取. 针对旅游和新闻领域文本经常包含许多由协陪义动词引发的隐式实体关系，本文研究了基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取问题. 将机器学习方法与规则相结合，借助于显式实体关系对隐式实体关系进行推理. 首先，利用依存句法分析，设计了协陪义候选句型分类算法以及相应的协陪义成分识别算法；其次，根据协陪义成分和协陪义动词作用范围的特点，设计了三种句内基于协陪义动词的隐式实体关系推理规则；最后

  3. 所属分类：其它

  1. 基于动词名词和CHI特征选择的中文人物社会关系抽取

  2. 针对中文人物社会关系标注语料库的匮乏和人物关系分类过于粗糙的问题，采用一种简单的方式标注了八类主要人物社会关系。为了有效地降低特征向量的维数避免维数灾难，并尽可能去除噪声特征以提高关系抽取的准确率，提出一种基于动词和名词抽取与χ2统计量法( CHI) 相结合的特征选择方法，并使用TF-IDF计算特征权重。通过SVM 分类器进行实验，F值和正确率都得到了提高; 为了充分利用数据集对该特征选择方法的效果进行测试，使用k-折交叉验证检验该方法的有效性，实验表明通过该方法产生的分类模型具有较强的区分能力

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：808kb
    • 提供者：weixin_38657353