好的，所以我想读取tar.gz文件(或xy)的内容，但这是一回事。我正在做的或多或少是这样的:TarArchiveInputStreamtarInput=newTarArchiveInputStream(newGzipCompressorInputStream(newFileInputStream("c://temp//test.tar.gz")));TarArchiveEntrycurrentEntry=tarInput.getNextTarEntry();BufferedReaderbr=null;StringBuildersb=newStringBuilder();while(c
我需要提取存储在s3上的一堆zip文件并将它们添加到tar存档并将该存档存储在s3上。zip文件的总和可能会大于lambda函数允许的512mb本地存储。我有一个部分灵魂，从s3获取对象，提取它们并将它们放入s3对象中，而不使用lambda本地存储。提取对象ThreadpublicclassExtractObjectimplementsRunnable{privateStringobjectName;privateStringuuid;privatefinalbyte[]buffer=newbyte[1024];publicExtractAdvert(Stringname,String
原文代码摘要本文研究的是文档级关系抽取，即从文档中抽取出多个实体之间的关系。现有的方法主要是基于图或基于Transformer的模型，它们只考虑实体自身的信息，而忽略了关系三元组之间的全局信息。为了解决这个问题，本文提出了一种新的方法，它通过预测一个实体级关系矩阵来同时捕获局部和全局信息。这种方法类似于计算机视觉中的语义分割任务。本文的主要贡献是提出了一个文档U形网络，它由一个编码器模块和一个U形分割模块组成。编码器模块用于捕获实体的上下文信息，U形分割模块用于捕获图像风格特征图上的三元组之间的全局相互依赖性。本文在三个公开的数据集DocRED、CDR和GDA上进行了实验，结果表明，本文的方法
我觉得这是一个愚蠢的问题，但我暂时找不到任何答案，所以我要问一下，抱歉:)因此，我需要一个执行以下操作的函数:1)调用另一个函数来创建一个ObservableUser2)从ObservableUser获取User对象3)获取有关用户的一些信息并运行一些逻辑4)返回可观察用户我在执行第2步时遇到问题。我怎么做？或者，这种方法在某种程度上是错误的吗？这是函数的“模型”:@OverrideprotectedObservablebuildUseCaseObservable(){ObservableuserObservable=userRepository.findUserByUsername(
我想在LinuxUbuntu64位上安装java。我应该使用.tar文件还是.gz文件。下载速度不是问题。我对大量细节不感兴趣，我只想选择一个。我将进行应用程序开发，尽管不是在我不知道/使用的java本身。我运行的其他产品(如用于开发ruby应用程序的rubyMine)需要它。 最佳答案 如果两者都能为您安装和工作，那么您选择哪一个都没有关系。这两种格式完成相同的事情，并导致安装相同的软件。Ubuntu中的另一个选项是使用apt-getinstall，它非常简单，并且可以自动完成该过程。
代码原文摘要文档级联合实体和关系抽取是一项难度很大的信息抽取任务，它要求用一个神经网络同时完成四个子任务，分别是：提及检测、共指消解、实体分类和关系抽取。目前的方法大多采用顺序的多任务学习方式，这种方式将任务任意分解，使得每个任务只依赖于前一个任务的结果，而忽略了任务之间可能存在的更复杂的相互影响。为了解决这些问题，本文提出了一种新的多任务学习框架，设计了一个统一的模型来处理所有的子任务，该模型的工作流程如下：首先，识别出文本中的实体提及，并将它们聚合成共指簇；其次，为每个实体簇分配一个合适的实体类型；最后，在实体簇之间建立关系。图1给出了一个来自DocRED数据集的文档示例，以及模型期望输出
ubuntu常用命令：进入管理员模式：sudosu退出管理员模式：su重启系统：rebootubuntu复制文件夹下文件到其他文件夹下cp-rsource_folder/*destination_folder/删除文件夹下内容而不删除自身(进入到目录下执行)：sudorm-r*查看glibc版本ldd--version删除文件夹下的所有文件(进入文件夹后)rm-r*docker常用命令查看正在运行容器的命令dockerps查看容器的命令（无论运行还是停止）dockerps-aunzip常用命令在线安装unzipsudoaptinstallunzip解压文件sudounzip解压文件到指定文件夹
代码原文地址摘要文档级关系抽取（DocRE）旨在从文档中抽取出所有实体对的关系。DocRE面临的一个主要难题是实体对关系之间的复杂依赖性。与大部分隐式地学习强大表示的现有方法不同，最新的LogiRE 通过学习逻辑规则来显式地建模这种依赖性。但是，LogiRE需要在训练好骨干网络之后，再用额外的参数化模块进行推理，这种分开的优化过程可能导致结果不够理想。本文提出了MILR，一个利用挖掘和注入逻辑规则来提升DocRE的逻辑框架。MILR首先基于频率从标注中挖掘出逻辑规则。然后在训练过程中，使用一致性正则化作为辅助损失函数，来惩罚那些违反挖掘规则的样本。最后，MILR基于整数规划从全局视角进行推理。
我写了一个程序，生成一个tarball，它被zlib压缩。每隔一段时间，同一个程序应该向tarball添加一个新文件。根据定义，tarball需要空记录(512字节block)才能在它的末尾正常工作，这已经表明了我的问题。根据文档gzopen无法在r+模式下打开文件，这意味着我不能简单地跳转到空记录的开头，append我的文件信息并用空记录再次密封。现在，我已经束手无策了。只要不涉及空记录，append就可以在zlib上正常工作，但我需要它们来“完成”我的压缩tarball。有什么想法吗？啊，是的，如果我能避免解压整个东西和/或解析整个tarball，那就太好了。我也对我可以实现的其他
代码原文地址关键参考文献：Document-LevelRelationExtractionwithAdaptiveThresholdingand LocalizedContextPooling摘要关系抽取（RE）是许多自然语言处理应用的重要任务，它的目标是从文档中抽取出实体之间的关系。文档级RE任务面临着许多挑战，因为它不仅需要跨句子进行推理，还要处理同一文档中存在的多种关系。为了更好地捕捉文档中的长距离相关性，现有的最先进的文档级RE模型都采用了图结构。本文提出了一种新的文档级RE模型，名为SagDRE，它能够有效地利用文本中的原始顺序信息。该模型通过学习句子级别的有向边来表示文档中的信息流
